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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 cuaderno entrena un agente de optimización de políticas proximales para liquidar una orden fija en un horizonte determinado. Compara la política de ritmo aprendida con TWAP y un calendario de Almgren–Chriss, mide el déficit de ejecución y examina cuándo…

CriptoactivosFuturos perpetuosEjecuciónAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta el protocolo Rademacher Anti-Serum (RAS) como método para ajustar estimaciones de rendimiento al seleccionar entre una clase finita de estrategias o señales. La complejidad empírica de Rademacher estima hasta qué punto la matriz de…

EstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgoAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta NLinear como referencia para predecir rendimientos de acciones a partir de ventanas ordenadas de características. Cada ejemplo contiene 60 sesiones consecutivas de una acción. Para cada característica, el modelo resta su valor más…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno reconstruye la mejor cotización nacional vigente de compra y venta (NBBO) para cada operación de AAPL durante la sesión regular del 16 de marzo de 2020. Combina cronológicamente eventos de cotización y operación, mantiene la última oferta de…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno ajusta modelos neuronales TabM a un objetivo de rendimiento de una estrategia short straddle de opciones del S&P 500 y compara tres capacidades de modelo usando el mismo panel de características que los métodos lineales y de boosting. TabM…

OpcionesRenta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno demuestra la cobertura profunda de una opción de compra europea vendida. Simula trayectorias de movimiento browniano geométrico, utiliza la cobertura delta de Black–Scholes como referencia y entrena una red neuronal semirrecurrente para elegir…

OpcionesValoración de derivadosAprendizaje automáticoGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este documento describe un conjunto de datos de divisas OHLCV que cubre pares principales y cruces G10, con barras diarias y de cuatro horas de OANDA. Expone cómo descargar, cargar y filtrar los datos por par o intervalo de fechas, y cómo explorarlos…

DivisasEstadísticaVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este documento presenta el PCA instrumentado, en el que las cargas factoriales de los activos se modelan como funciones lineales de características observadas antes del rendimiento. Utiliza mínimos cuadrados alternos para estimar la relación entre…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento describe un benchmark reproducible de acciones US del archivo de replicación de valoración de activos de Chen, Pelger y Zhu. Contiene aproximadamente 1.2 millones de observaciones bursátiles mensuales entre 1967 y 2016, con 46 características…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoMercados de EE. UU.
Machine Learning for Trading

Este documento explica cómo TSMixer procesa el historial reciente de variables de una acción como una matriz de sesiones por variables. Sus bloques mezclan información a lo largo de las columnas de variables en el tiempo y, después, entre variables dentro de…

Renta variableAprendizaje automáticoImpulsoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno utiliza predicciones GBM walk-forward registradas para ETF y futuros CME con el fin de comparar la ponderación igualitaria, la ponderación inversa a la anchura conforme y la ponderación proporcional a las puntuaciones de predicción positivas.…

Renta variableFuturosGestión del riesgoDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara los pronósticos sin ejemplos de Chronos y TinyTimeMixer con un LSTM y un modelo lineal penalizado en un panel de ETF. Todos los modelos reciben el mismo contexto histórico univariante, pero los modelos preentrenados pronostican esa…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estima si una puntuación z de la prima de perpetuos de criptomonedas se asocia con rendimientos posteriores de ocho horas bajo una intervención, ajustando por volatilidad de precios, tasa de financiación y desviación de la prima respecto a su…

CriptoactivosFuturos perpetuosAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo GARCH convierte la agrupación de volatilidad en una variable por sesión. Primero utiliza gráficos de rendimientos y una prueba ARCH-LM para comprobar si los rendimientos al cuadrado dependen de sus propios retardos. En un modelo…

VolatilidadIndicadores técnicosGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno adapta a las acciones estadounidenses diarias un diseño adversario de factor de descuento estocástico. Una red de ponderaciones de cartera forma un factor a partir de rendimientos excedentes del día siguiente, mientras que una red de momentos…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento desarrolla un panel diario de variables para ordenar veinte pares de divisas al cierre de las 5 PM de Nueva York. Distingue las señales que permiten ordenar, como los rendimientos estandarizados a varios horizontes y la posición en el canal,…

DivisasReversión a la mediaImpulsoVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte un grafo real de conocimiento de la cadena de suministro y las posiciones institucionales 13F en variables de aprendizaje automático. Deriva medidas de red, como centralidad e indicadores de dependencia; estima la concentración de…

Aprendizaje automáticoRenta variableConstrucción de carterasEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento presenta un registro estructurado del estado de agentes de investigación, separado de su transcripción de conversación. El registro guarda la pregunta y la fecha límite, la evidencia reunida, las preguntas pendientes, el historial de llamadas…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este documento estudia las salidas a nivel de posición añadidas a una estrategia existente de perpetuos de criptomonedas: stops de pérdidas fijos, stops dinámicos y salidas basadas en el tiempo. Explica que estos controles solo cierran las posiciones…

CriptoactivosFuturos perpetuosGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno analiza cómo se comportó una estrategia de referencia de momentum con posiciones largas únicamente en ETF en distintas condiciones de mercado entre 2010 y 2024. Etiqueta cada rendimiento diario con medidas de volatilidad y tendencia conocidas…

Renta variableImpulsoSeguimiento de tendenciasVolatilidad