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.
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Este capítulo describe un recorrido desde la investigación hasta la ejecución en vivo, basado en una lógica de estrategia que puede funcionar en backtest, paper trading y trading en vivo. Abarca las integraciones de brókeres y plataformas, los ciclos de…
Este capítulo organiza datos financieros de fuentes de mercado, fundamentales y alternativas, y compara cómo la clase de activo determina qué significan los precios, la liquidez y las observaciones. Destaca que las marcas de tiempo, los ajustes, los…
Este módulo de Python describe métodos para cuantificar la incertidumbre en backtests de estrategias usando rendimientos diarios fuera de muestra. Combina intervalos de bootstrap por bloques estacionarios para estadísticas de series de rendimientos, un error…
Este artículo estudia la elección de cartera a lo largo de la vida de una persona cuando los ingresos son estocásticos y las inversiones incluyen acciones, un bono y un seguro de vida. El objetivo contempla el consumo, las prestaciones por fallecimiento y el…
Este trabajo aborda la cobertura de media-varianza cuando los mercados son incompletos, la información puede tener una estructura arbitraria y la volatilidad de los precios de los activos está mal especificada. Describe una estrategia de trading robusta para…
Este documento explica un método común para generar divisiones de validación walk-forward a partir de la configuración de evaluación de estudios de caso. Delega la construcción de folds en un divisor que tiene en cuenta el calendario, trabaja con marcas de…
Este notebook aplica dos detectores secuenciales a errores reales de predicción de validación de dos configuraciones de modelos lineales de acciones US durante un año natural. Un detector de cambio de media en dos ventanas busca cambios en la magnitud del…
Este documento describe cómo derivar un único intervalo de entrenamiento para holdout a partir de una especificación existente de validación walk-forward. Toma las fechas declaradas del holdout de la configuración del estudio, usa el inicio de entrenamiento…
Este notebook crea etiquetas de rentabilidad futura para straddles cortos at-the-money sobre acciones del S&P 500. Como el straddle nominal a 30 días del panel diario representa un contrato distinto en cada sesión, una serie de precios desplazada mezclaría…
Este notebook compara overlays de stop-loss, trailing stop y salida por tiempo en backtests de microestructura fijos del NASDAQ-100. La estrategia toma decisiones cada quince minutos, mientras que las reglas de riesgo vigilan los precios cada minuto, lo que…
Este notebook filtra características candidatas para una estrategia que vende straddles at-the-money y los mantiene hasta el vencimiento. Para cada día de trading, compara la clasificación transversal de los nombres disponibles según una característica con…
Este cuaderno compara la predicción conformal dividida, la regresión cuantílica conformalizada y la inferencia conformal adaptativa para pronosticar rendimientos futuros de ETF. En particiones walk-forward, entrena con un subconjunto, calibra los errores de…
Este cuaderno explica cómo buscar entre muchos factores o estrategias infla el rendimiento aparente del ganador seleccionado, aunque cada estimación individual se calcule correctamente. Un conjunto simulado de factores de ruido ilustra cómo el mayor…
Este cuaderno compara el Sharpe bruto y neto en barridos de costes de estrategias basados en backtests de casos de estudio. Para cada configuración de estrategia desplegada, consulta en los artefactos registrados el coste supuesto por tramo y la frecuencia…
Este cuaderno explica por qué un control de riesgo genérico basado en pesos objetivo no es adecuado para el motor de short straddle del S&P 500 descrito. El motor asigna participaciones fijas del capital a cohortes semanales y normaliza los pesos de cada…
Este cuaderno mide cómo cambia el rendimiento de validación de una estrategia de características de empresas de US seleccionada al variar las comisiones y el slippage supuestos. Vuelve a ejecutar la misma configuración en una cuadrícula de costes definida y…
Este cuaderno usa un modelo de mezcla gaussiana para agrupar meses según el comportamiento conjunto de nueve series de rendimientos de factores y clases de activos. Estandariza las observaciones mensuales, elimina los meses con valores ausentes y compara el…
Este cuaderno describe cómo generar predicciones para el conjunto de reserva de una configuración de modelo de futuros de CME seleccionada. La configuración se elige con los resultados de validación y después se reajusta con datos que terminan antes de que…
Este cuaderno explica Tail-GAN, un enfoque de redes generativas antagónicas para crear escenarios de rendimientos financieros cuyo objetivo es el valor en riesgo (VaR) y el déficit esperado (ES). Usa ordenación diferenciable para que los gradientes puedan…
Este cuaderno explica cómo un límite de participación en el volumen restringe la cantidad de una orden principal que puede ejecutarse en cada intervalo de mercado. Un bróker calcula el tramo permitido a partir del volumen negociado observado y arrastra…
Este cuaderno selecciona un estudio de caso de futuros de CME a partir de backtests de validación registrados que abarcan reglas de señal, asignación y capas de riesgo. Compara candidatos en ambos horizontes de rendimiento y elige la configuración con el…
Este estudio de caso compara modelos de boosting por gradiente que predicen los rendimientos al vencimiento de straddles cortos at-the-money. Varía la capacidad de los árboles y tres objetivos de ajuste: error cuadrático, error absoluto y pérdida de Huber.…
El documento presenta un flujo operativo para mantener actualizados los datos diarios del mercado: cargar un historial inicial, obtener un pequeño tramo incremental solapado, comprobar si faltan fechas y supervisar la actualidad de los datos y los problemas…
El documento describe cómo un estudio de futuros de CME genera predicciones para un periodo de reserva tras seleccionar una configuración del modelo con datos de validación. La configuración y el punto de control elegidos se recuperan de los resultados de…