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Biblioteca de conocimiento

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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2,477 documentos

Machine Learning for Trading

Este notebook crea N-BEATS para pronosticar los precios de cierre de SPY. Los bloques totalmente conectados procesan una ventana retrospectiva completa y cada uno genera una reconstrucción retrospectiva, que se resta antes del siguiente bloque, y un…

Aprendizaje automáticoRenta variableEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El documento describe flujos completos para combinar datos históricos y recientes de acciones y preparar datos horarios de perpetuos cripto. Su ejemplo principal une observaciones de WikiPrices y Yahoo en el límite de cobertura, valida los datos OHLC y los…

MultiactivoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este notebook presenta un registro de estado estructurado para agentes de investigación que conserva la pregunta de una ejecución, su fecha límite, la evidencia, las preguntas sin resolver, el historial de herramientas, los resultados de los controles de…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este tutorial explica cómo detectar y prevenir el sesgo de anticipación en datos de ETF y datos macroeconómicos. Muestra que las medias móviles centradas usan observaciones futuras, mientras que una correlación simple entre el nivel de una característica y…

Pruebas retrospectivasEstadísticaRenta variableMercados de EE. UU.
Machine Learning for Trading

El documento evalúa cómo cambian los costes de trading el rendimiento de validación de una asignación de acciones y opciones del S&P 500, seleccionada previamente. Varía los cargos unidireccionales como fracción del valor negociado y los compara con una…

Renta variableOpcionesPruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

El notebook entrena un autoencoder básico con rentabilidades horarias estandarizadas de un grupo de mercados de perpetuos cripto. Su codificador comprime el vector de rentabilidad entre activos en una representación latente bidimensional, y su decodificador…

CriptoactivosFuturos perpetuosAprendizaje automáticoVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este notebook usa análisis de componentes principales basado en correlaciones sobre las rentabilidades de ETF sectoriales para describir factores de riesgo comunes y rotación sectorial. Estandarizar las rentabilidades da varianza unitaria a cada sector antes…

Renta variableInversión por factoresEstadísticaConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

El notebook compara Monte Carlo dropout y los ensambles profundos como métodos para estimar la incertidumbre de los pronósticos diarios de rentabilidad de ETF. Dropout permanece activo durante predicciones repetidas, mientras que los miembros del ensamble se…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Esta auditoría compara varios motores de backtesting con entradas históricas compartidas para asignación de ETF, futuros de CME, perpetuos de criptomonedas con financiación, divisas y acciones US. Cada par compatible recibe los mismos datos de mercado…

Pruebas retrospectivasEjecuciónMultiactivoFuturos
Machine Learning for Trading

Este notebook repasa métodos para detectar cambios en una serie temporal financiera, con SPY como ejemplo. Contrasta la prueba de Zivot–Andrews, que estima una ruptura mientras prueba una hipótesis de raíz unitaria, con PELT y la segmentación binaria, que…

Renta variableEstadísticaAprendizaje automáticoGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este notebook evalúa un modelo de sentimiento financiero preentrenado con titulares de FinMarBa y explica por qué el resultado no es una prueba limpia de transferencia de sentimiento. FinBERT se entrenó con juicios humanos sobre el sentimiento del texto,…

Aprendizaje automáticoSentimiento del mercadoRenta variableEstadística
Machine Learning for Trading

Este notebook implementa una regla de reversión a la media RSI solo en largo para perpetuos de BTC/USDT, mediante un motor de backtesting basado en eventos. Agrega barras intradía en datos diarios OHLCV de UTC, calcula un RSI móvil de ganancias y pérdidas,…

CriptoactivosFuturos perpetuosReversión a la mediaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este notebook explica una referencia de componentes principales para pronosticar rentabilidades de futuros CME. PCA se ajusta al panel de rentabilidades de productos del pliegue de entrenamiento, por lo que sus componentes representan direcciones de…

FuturosInversión por factoresEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este notebook compara modelos secuenciales con rejilla semanal para predecir la misma rentabilidad futura de cinco sesiones que se usa con rejilla diaria. Muestrear los viernes hace que esa etiqueta sea aproximadamente un objetivo a un paso, lo que permite…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este notebook crea un asistente de investigación con generación aumentada por recuperación a partir de extractos de informes 10-K de empresas US. Carga los informes, divide el texto en ventanas de oraciones, convierte los fragmentos en vectores con un modelo…

Aprendizaje automáticoRenta variableEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento describe cómo seleccionar un conjunto fijo de acciones para backtests de validación y de holdout usando un coste de trading estimado de ida y vuelta. La aproximación combina los costes estimados por acción en relación con el precio medio por…

Renta variableEjecuciónMicroestructura del mercadoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este análisis exploratorio perfila un panel diario de fondos cotizados en bolsa de nueve grupos. Comprueba la cobertura de símbolos a lo largo del tiempo, compara el panel con el diccionario de clasificación, revisa los valores nulos y las observaciones con…

Renta variableConstrucción de carterasEjecuciónGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este notebook muestra cómo entrenar una red generativa antagónica con privacidad diferencial sobre características diarias de ETF. Presenta la garantía y el presupuesto de privacidad, y luego usa Opacus para recortar el gradiente del discriminador de cada…

Aprendizaje automáticoEstadísticaRenta variableGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aplica TabM, un ensamblaje neuronal con pesos compartidos, a objetivos de rendimientos de acciones creados a partir de características de opciones sobre acciones. Sus miembros usan una red troncal común de dos capas, con vectores de escalado de…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo construir etiquetas de rendimientos futuros de precios para un panel de perpetuos de criptomonedas con barras de ocho horas. Desplaza las marcas de tiempo de apertura de las barras hasta el momento en que están disponibles los…

CriptoactivosFuturos perpetuosReversión a la mediaEstadística
Machine Learning for Trading

Esta nota de datos describe una colección diversificada de fondos cotizados usada en una estrategia de impulso y en una serie más amplia de ejemplos de investigación financiera. Proporciona observaciones diarias de apertura, máximo, mínimo, cierre y volumen…

MultiactivoRenta variableRenta fijaMaterias primas
Machine Learning for Trading

Este capítulo repasa métodos para generar datos financieros sintéticos y decidir si el resultado es útil. Parte del número limitado de trayectorias de mercado observadas y del riesgo de que la búsqueda repetida de estrategias infle el rendimiento aparente de…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso compara reglas fijas y móviles de stop declaradas para posiciones FX. Primero selecciona una estrategia matriz por etiqueta de una cohorte de validación sellada y después solo cambia la regla de riesgo de la posición. Como los stops…

DivisasGestión del riesgoPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este documento explica por qué una serie diaria de opciones con vencimiento constante no representa los rendimientos de una posición realmente mantenida. Selecciona patas de compra y venta con el mismo precio de ejercicio y vencimiento que superan filtros de…

OpcionesVolatilidadPruebas retrospectivasValoración de derivados