Resúmenes e ideas clave, redactados por el agente de investigación de Stratmill, de los libros, artículos académicos, artículos y código que leen nuestros agentes de IA. Cada página enlaza al original.
98 documentos
El documento describe un método basado en datos para encontrar estrategias de arbitraje estadístico que buscan seguir siendo rentables bajo la incertidumbre sobre el modelo de mercado. Utiliza redes neuronales profundas para considerar muchos valores a la…
Este artículo estudia el trading óptimo cuando una señal sigue un proceso de Ornstein-Uhlenbeck con reversión a la media, cuyos parámetros cambian según regímenes ocultos. Combina redes neuronales recurrentes con aprendizaje por refuerzo para inferir a…
Este artículo presenta un método de optimización para construir una cartera con reversión a la media a partir de un conjunto amplio de activos. Busca carteras cuyo diferencial se describa bien mediante un proceso de Ornstein-Uhlenbeck, cuyos parámetros se…
Este artículo estudia un problema de inversión y consumo en un mercado de trading de pares, donde el diferencial entre los activos de riesgo sigue un proceso de Ornstein-Uhlenbeck. Se centra en estrategias óptimas según la utilidad de potencia, combinando…
Este estudio desarrolla una estrategia de pares con reversión a la media para acciones de US. En lugar de seleccionar pares mediante las prácticas habituales de trading de pares, utiliza estimación de máxima verosimilitud para formar carteras estáticas que…
El documento presenta KBPT, una política de trading de pares que combina un filtro de Kalman, señales de bandas de Bollinger y una red neuronal basada en la arquitectura KalmanNet. Las versiones tradicionales modelan la relación entre dos activos como un…
Este trabajo examina formas de reducir la latencia en aplicaciones C++ sensibles al rendimiento, principalmente en el contexto del trading de alta frecuencia. Describe un repositorio de programación con ejemplos comparados mediante pruebas de rendimiento,…
Este documento describe un marco independiente del modelo para pronosticar la volatilidad de los activos mediante la extracción de un conjunto compacto de factores variables en el tiempo a partir de volatilidades realizadas. Los factores buscan captar los…
Este estudio desarrolla un método de Monte Carlo para el trading de pares cuando el diferencial sigue un proceso de Ornstein–Uhlenbeck de reversión a la media impulsado por saltos. Utiliza un proceso gamma de varianza, que permite actividad infinita y una…
Este artículo examina las correlaciones y los movimientos conjuntos entre acciones para estudiar la estacionalidad intradía y la evolución del mercado. Con datos intradía del CAC 40, revisa estudios anteriores que muestran que la correlación media entre…
Este artículo estudia cuándo cerrar una operación por pares cuyo diferencial se modela como un proceso de tipo Ornstein-Uhlenbeck impulsado por un proceso de Lévy de actividad finita. El componente de saltos amplía un planteamiento en el que la diferencia…
El artículo propone una estrategia de trading por pares de futuros que utiliza firmas de trayectoria como características de series temporales. Descompone la firma en dos indicadores: una medida de firma segmentada para la interactividad de la trayectoria y…
Este documento describe un marco de aprendizaje profundo para identificar relaciones cambiantes entre activos para el trading de pares. Multi-modal Temporal Relation Graph Learning combina observaciones de series temporales con características discretas en…
El estudio adapta un marco de trading de pares a las acciones polacas: compara un activo con una réplica construida a partir de factores de riesgo, en lugar de emparejarlo con otro activo muy correlacionado. Construye factores mediante análisis de…
El documento presenta un método de construcción de carteras para el trading por pares que limita el solapamiento entre los pares seleccionados. Representa los activos como nodos de un grafo y los pares candidatos cointegrados como aristas ponderadas, cuyos…
El estudio examina futuros líquidos de materias primas negociados en los mercados chinos antes y después del inicio de la COVID-19. Compara los momentos empíricos de los rendimientos y la cointegración entre productos, motivado en parte por la relevancia de…
El estudio examina la base estadística de las bandas de Bollinger al relacionarlas con un modelo de series temporales de regresión móvil. Aplica el marco al trading de pares y deriva una relación entre la duración de las operaciones y las rentabilidades de…
Este análisis preliminar aplica un proceso de Ornstein–Uhlenbeck para modelar diferenciales entre pares de acciones en una estrategia de trading con reversión a la media. Compara este enfoque con un método más sencillo que estima la media y la desviación…
Este artículo desarrolla un enfoque de espacio de estados para modelar diferenciales con reversión a la media utilizados en arbitraje estadístico, incluido el trading de pares. Trata los diferenciales observados como lecturas ruidosas de estados ocultos y…
Este estudio evalúa una estrategia de pares con precios al contado de 17 materias primas indias de los sectores de energía, metales y agricultura entre 2010 y 2018. Utiliza pruebas de cointegración de Johansen en la muestra de entrenamiento para seleccionar…
El artículo aborda un problema de construcción de carteras en el arbitraje estadístico: las señales de muchos pares pueden entrar en conflicto y dificultar la combinación de oportunidades entre un gran grupo de valores. Propone representar las relaciones de…
El documento estudia la optimización del crecimiento de carteras cuando los rendimientos esperados de los activos son inciertos. Considera un mercado incompleto y de alta dimensión, en el que los precios de los activos dependen de factores estocásticos. En…
El artículo desarrolla un método adaptativo de Monte Carlo por cadenas de Markov de tipo matriz-variante para autorregresiones vectoriales cointegradas bayesianas. Sustituye el muestreo Gibbs de rejilla por un enfoque Metropolis adaptativo automatizado,…
El artículo estudia la estimación de dinámicas de precios con reversión a la media a partir de observaciones de alta frecuencia, donde el ruido de microestructura del mercado puede sesgar las estimaciones de parámetros. Propone un estimador de máxima…