Esta configuración describe carteras mensuales de renta variable estadounidense long-short US, ordenadas por características de las empresas. Especifica un universo de casos completos con 46 características, decisiones a fin de mes, ejecución en la apertura…
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Esta guía relaciona preguntas causales con bibliotecas de Python y aclara la diferencia entre estimar efectos bajo una estructura causal supuesta y descubrir posibles estructuras a partir de los datos. Presenta el aprendizaje automático doble para efectos…
Este marco muestra controles de calidad de datos sobre datos diarios US de renta variable OHLCV. La validación estructural comprueba las relaciones entre precios, precios positivos, volumen no negativo, valores ausentes, fechas duplicadas, orden cronológico,…
Este cuaderno presenta un modelo de factor de descuento estocástico para valorar una sección transversal de ETF. En lugar de estimar por separado las exposiciones de los fondos y los rendimientos de los factores, entrena redes para encontrar una serie común…
Este cuaderno reconstruye la mejor oferta y demanda vigente para cada operación de AAPL durante una sesión de marzo de 2020 y aplica el método Lee–Ready para inferir si iniciaron las operaciones compradores o vendedores. Intercala eventos de cotización y…
Este cuaderno filtra características financieras y derivadas de modelos para evaluar su capacidad de ordenar ETF según sus rendimientos posteriores. Calcula un coeficiente de información fecha a fecha comparando los rangos transversales de cada…
Este cuaderno analiza si las atribuciones de características SHAP son lo bastante estables para respaldar la poda de modelos, decisiones de riesgo o informes. Con una tarea de predicción de ETF, primero busca muestras de prueba cuyas predicciones sean…
Esta configuración describe una estrategia diaria long-short de acciones US que clasifica un amplio universo de acciones según las predicciones del modelo, compra el decil superior y vende en corto el decil inferior con pesos iguales dentro de cada grupo.…
Esta utilidad de datos facilita trabajar con el conjunto de datos de valoración de activos de Chen, Pelger y Zhu, que incluye rentabilidades de acciones, características de empresas, series macroeconómicas y tensores de características previos a la división.…
Este cuaderno examina si las características financieras ayudan a explicar una etiqueta de rentabilidad de opciones con cobertura delta a 10 sesiones. Compara modelos Ridge que usan una característica de volatilidad implícita, grupos de características…
Esta implementación explica cómo construir ventanas de secuencias por lotes para datos de panel utilizados en estudios de aprendizaje profundo. Las ventanas siguen el calendario previsto del panel en lugar de comprimir las observaciones de cada activo en…
Este cuaderno presenta métodos prácticos de limpieza de datos de mercado y empresas, como el tratamiento de duplicados, indicadores de huecos, filtros de dominio, detección de picos por reversión, recorte de valores atípicos, codificación de categorías y…
Este cuaderno examina si las atribuciones SHAP se mantienen estables cuando las predicciones son similares o cuando se vuelven a ajustar los modelos con distintas semillas aleatorias y arquitecturas. Con rentabilidades futuras de ETF, busca pares de muestras…
Este cuaderno compara evidencia de modelos predictivos, estructurales y causales en un estudio transversal del S&P 500 que combina características de acciones con medidas derivadas de opciones, como la volatilidad implícita, el sesgo y la estructura…
Este cuaderno muestra cómo convertir rendimientos brutos en rendimiento neto bajo supuestos explícitos de trading, financiación y gastos del fondo. La estructura de costes incluye diferencial e impacto de mercado, comisiones y tasas de bolsa, intereses de…
Este cuaderno muestra un flujo de diagnóstico a nivel de operación que vincula pérdidas realizadas con las explicaciones SHAP de un modelo. Entrena un modelo LightGBM con variables rezagadas de precio y volatilidad, además de datos macroeconómicos, para…
Este cuaderno utiliza machine learning doble para comprobar si la asociación entre el diferencial de volatilidad implícita menos realizada y los rendimientos bursátiles futuros persiste tras ajustar por factores de confusión observados. Compara la estimación…
Esta utilidad describe un flujo de trabajo para recopilar documentos públicos SEC 10-Q, 10-K y 8-K y convertirlos en un conjunto de datos tabular común para investigaciones posteriores. Aplica una extracción de texto específica para cada formulario: los…
Este experimento examina cuánto depende de las acciones de pequeña capitalización una señal long-short mensual seleccionada de renta variable de US. Aplica un filtro de capitalización bursátil con rezago que elimina el cuartil más pequeño de las predicciones…
Este cuaderno explica cómo PatchTST utiliza segmentos de longitud fija de características de mercado secuenciales para pronosticar etiquetas del NASDAQ-100. El mecanismo de atención relaciona segmentos a lo largo de la última hora y reduce la longitud de la…
El documento presenta NLinear, un modelo secuencial mínimo para pronosticar rendimientos de acciones del NASDAQ-100 a partir de características intradía. Usa una ventana retrospectiva fija, resta la observación más reciente para que el modelo opere con…
Este material explica cómo evaluar una estrategia elegida con datos de validación mediante predicciones de un conjunto reservado independiente de 2021. Mantiene fijos la asignación seleccionada, la concentración, los controles de riesgo, el calendario de…
Este cuaderno examina resultados conservados de una auditoría de estrategias reales que compara el motor LEAN con perfiles coincidentes de Backtest de ML4T. Identifica las cargas de trabajo por clase de activo compatibles con las entradas congeladas y…
Este cuaderno describe cómo generar predicciones para la ventana reservada de un estudio de caso sobre acciones de US después de seleccionar una configuración en los pliegues de validación. Resuelve la configuración seleccionada, conserva la elección del…