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 cuaderno trata el ratio de Sharpe como una estimación sujeta a incertidumbre de muestreo. Desarrolla intervalos de confianza y cálculos probabilísticos de Sharpe que tienen en cuenta la longitud de la muestra, la asimetría y la curtosis; después, usa la…
Este cuaderno compara tres formas de clasificar frases de noticias financieras como positivas, neutras o negativas: características de palabras y pares de palabras TF-IDF con regresión logística, vectores GloVe preentrenados promediados con regresión…
Este análisis usa mensajes de NASDAQ TotalView-ITCH para describir la actividad del mercado y crear una tabla de operaciones vinculada al símbolo, el lado y los atributos de las órdenes. Cuenta los tipos de mensajes, compara las operaciones con los eventos…
Este documento explica un proceso de cinco filtros para evaluar nueve casos de estudio de trading, desde la calidad de la señal hasta la validación, los costes de transacción, el rendimiento en el periodo de prueba reservado y la calidad de la evidencia. Los…
Esta nota de configuración explica por qué una regresión logística de tres clases penalizada con L1 usa SAGA en lugar del solucionador liblinear de scikit-learn. Cita la compatibilidad multiclase en las versiones más recientes de scikit-learn y señala que…
Esta utilidad describe cómo validar una migración que cambia los identificadores de backtesting sin volver a ejecutar los cálculos subyacentes. Examina los esquemas de las bases de datos para encontrar columnas con direcciones registradas, incluidas…
Este análisis evalúa si las señales seleccionadas en varios estudios de trading parecen lo bastante fiables para usarlas posteriormente. Compara coeficientes de información (IC) en validación con evidencia del holdout, examina la estabilidad y la…
Este cuaderno explica el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA) para un panel de acciones con características de superficies de opciones. A diferencia del PCA ordinario, que estima las exposiciones de cada acción a partir de su historial de…
Este cuaderno genera predicciones para una ventana de holdout de ETF que no se había utilizado antes, con la configuración seleccionada en los datos de validación. Reconstruye la especificación de entrenamiento para que termine un horizonte de etiquetas…
Este cuaderno describe un proceso para extraer relaciones entre proveedores, clientes y competidores de informes empresariales 10-K y guardarlas como un grafo de conocimiento Neo4j. Un modelo de lenguaje local propone tripletas estructuradas de sujeto,…
Este documento describe comprobaciones del registro para decidir si se reutiliza o se repite el entrenamiento de modelos y el backtesting. Las ejecuciones se identifican mediante hashes derivados de sus especificaciones; solo se puede reutilizar una…
Este cuaderno demuestra cómo ajustar un transformador para reconocer entidades financieras, convirtiendo fragmentos de texto en campos estructurados de organización, persona, importe, fecha y porcentaje. Presenta etiquetas de límite BIO y explica cómo…
Este cuaderno estudia el gradient boosting para predecir transversalmente los rendimientos de futuros CME. Varía la capacidad de los árboles mediante perfiles de número de hojas y compara objetivos de error cuadrático, error absoluto y Huber, que difieren en…
Este cuaderno explica tres formas de convertir datos del NASDAQ-100 por minuto en características para modelos: una regresión HAR móvil para pronósticos de varianza y errores de pronóstico, una transformada de Fourier para patrones recientes de volumen y…
Este cuaderno compara cuatro formas de recuperar pasajes de un corpus de texto de informes corporativos: BM25, embeddings densos, fusión recíproca de posiciones (RRF) y un reranker cross-encoder. RRF combina listas ordenadas en vez de puntuaciones brutas,…
Este documento presenta una arquitectura de pronóstico integral que combina un panel de investigación, un pronóstico agregado, un debate adversarial y un supervisor. El supervisor identifica desacuerdos, busca pruebas aclaratorias y propone una probabilidad…
Este cuaderno organiza comparaciones entre estudios de modelos LightGBM, con modelos lineales y TabM como familias de referencia cuando están disponibles. Evalúa configuraciones según el tamaño de los árboles, las funciones de pérdida de regresión, los…
Este cuaderno compara LightGBM con un MLP, TabM y, cuando está disponible, TabPFN para predecir rendimientos futuros de ETF a partir de características tabulares. Los modelos se evalúan en los mismos bloques cronológicos walk-forward, usando como medidas…
Este cuaderno compara mínimos cuadrados ordinarios con Ridge, LASSO y Elastic Net para predecir rendimientos futuros a 21 días en fondos cotizados. Los modelos usan los mismos bloques walk-forward definidos, con un intervalo de purga que coincide con el…
El documento examina el desafío de descubrimiento causal de ADIA Lab como una inferencia supervisada dentro de una familia conocida de generación de datos sintéticos. La tarea asigna variables a ocho roles en torno a un tratamiento y un resultado, mediante…
Este módulo crea un ensamblado de pronósticos medios a partir de conjuntos de predicciones registrados, con especial atención a la reproducibilidad y a evitar el sesgo de selección. Resuelve las configuraciones de modelos válidas a partir del registro, en…
Este cuaderno explica un modelo de espacio de estados con tendencia lineal local para extraer características financieras de los niveles de precios. El estado oculto contiene un nivel de precio y su pendiente; las observaciones son cierres ruidosos. En cada…
Este cuaderno separa la variación continua de los precios de los saltos discretos en los rendimientos intradía de acciones. Estima la varianza realizada diaria a partir de los rendimientos logarítmicos al cuadrado y usa la variación bipotencia como…
Este cuaderno utiliza el análisis de componentes principales en un subconjunto líquido de acciones de US para extraer factores latentes y formar eigencarteras largas y cortas. Explica cómo los vectores estandarizados de PCA se convierten en ponderaciones en…