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.
932 documentos
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 ajusta modelos de árboles con boosting de gradiente a características del mercado de opciones que codifican previsiones como la volatilidad implícita, el sesgo, la estructura temporal y la prima de riesgo de varianza. Compara la capacidad de…
Este estudio de caso prueba estrategias semanales long-short clasificadas por carry en una cesta diversificada de futuros CME, con datos diarios, evaluación de modelos walk-forward y costes de comisiones, diferenciales y slippage por renovación. Compara la…
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 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 compara la clonación del comportamiento con el aprendizaje por refuerzo inverso (IRL) para aprender de registros de ejecución. Las demostraciones proceden de un programa TWAP, cuyo objetivo neutral al riesgo es conocido: distribuir las…
El código calcula métricas de rendimiento estandarizadas a partir de tablas de predicciones fuera de muestra, por separado para cada pliegue y como agregados principales. Admite regresión y clasificación, incluido el coeficiente de información, medidas de…
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…
Este cuaderno reúne un agente de investigación que busca pruebas y devuelve una probabilidad estructurada para una pregunta binaria. Describe el análisis sintáctico y la validación de acciones, un límite de turnos y un artefacto de previsión guardado que…
Este cuaderno explica PCA como una referencia de factores latentes sin características para prever los rendimientos de ETF. Descompone la matriz de rendimientos de la ventana de entrenamiento de cada etiqueta y combina las previsiones mediante una carga para…
Este cuaderno recorre un ciclo de despliegue de un modelo diario de pares FX que usa Interactive Brokers tanto como fuente de datos en vivo como plataforma de ejecución. Entrena un modelo de regresión Ridge con un panel histórico, calcula un conjunto…
Este cuaderno presenta un modelo neuronal de factor de descuento estocástico para un panel de futuros CME. El modelo usa tanto los rendimientos de los productos como características observables, como carry, momentum y volatilidad, para construir factores…
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 módulo describe dos componentes de un flujo de previsión multiagente. Un agente de debate alterna entre argumentos alcistas y bajistas y exige que cada parte responda a las afirmaciones de la otra y aporte una estimación de probabilidad con pruebas que…
Este cuaderno muestra cómo usar PCMCI para buscar relaciones retardadas entre ETF y los rendimientos de volatilidad sin especificar de antemano un grafo causal. Contrasta las pruebas de independencia condicional basadas en paneles con las pruebas de Granger…
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…
Este documento explica un experimento con futuros CME que usa TabM, un ensamblaje neuronal eficiente en parámetros, sobre las mismas filas de características diseñadas y pliegues walk-forward que los modelos lineales y de aumento de gradiente. TabM comparte…
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…
El documento describe un flujo de trabajo para convertir formularios SEC 8-K en eventos corporativos estructurados. Un modelo de lenguaje extrae relaciones entre eventos, mientras que comprobaciones explícitas del esquema validan nombres de entidades, tipos…
Este módulo describe la migración de un registro después de que una biblioteca cambiara la numeración de los pliegues walk-forward, pero mantuviera sin cambios sus ventanas de fechas y valores ajustados. Como los identificadores de pliegue aparecen en…
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…
Este cuaderno explica cómo los modelos ocultos de Markov infieren estados de mercado no observados a partir de los rendimientos y la volatilidad reciente. Primero establece reglas sencillas de comparación: un umbral de índice de volatilidad para el estrés y…
El cuaderno explica cómo comparar modelos de predicción de opciones del S&P 500 sin que muestras de evaluación incompletas o incompatibles distorsionen los resultados. Identifica cada modelo por familia, configuración y punto de control, comprueba que las…
Este cuaderno construye intervalos de incertidumbre para los rendimientos futuros de ETF mediante regresión Ridge y tres métodos conformales: predicción conformal dividida, regresión cuantílica conformalizada e inferencia conformal adaptativa. Los evalúa con…