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 caso de estudio compara modelos secuenciales en un panel de características de acciones y opciones del S&P 500. Combina un LSTM, que conserva un estado controlado a lo largo de una ventana retrospectiva, con una referencia N-Linear que elimina el nivel…
Este cuaderno explica la arquitectura de cinco partes de TimeGAN: una red de inserción y otra de recuperación conectan las observaciones brutas con el espacio latente; un supervisor aprende las transiciones temporales, mientras que un generador y un…
Este cuaderno convierte ventanas móviles de rendimientos de ETF en imágenes de dos canales para una red neuronal convolucional. El Gramian Angular Summation Field reescala los valores de cada ventana, los transforma en ángulos y registra relaciones…
El PCA de prima de riesgo modifica la matriz de covarianza añadiendo un producto exterior ponderado del vector de rendimientos medios de entrenamiento. Sus vectores propios principales definen carteras factoriales estáticas: se obtiene el PCA ordinario…
Este cuaderno describe cómo generar predicciones para un periodo holdout intacto después de elegir una configuración con datos de validación. Resuelve la configuración seleccionada, reconstruye su especificación de entrenamiento para el holdout y deriva la…
Esta configuración describe un estudio intradía de señales de flujo de órdenes en un universo NASDAQ-100 definido en cada momento. Define un subconjunto filtrado por costes usando información de liquidez disponible antes de cada periodo de evaluación,…
Este cuaderno usa un modelo de mezcla gaussiana para agrupar meses según el comportamiento conjunto de nueve series de rendimientos de factores y clases de activos. Estandariza las observaciones mensuales, elimina los meses con valores ausentes y compara el…
Este cuaderno crea un agente de predicción que alterna entre razonamiento y acciones en un bucle ReAct. Su espacio de acciones es deliberadamente reducido: el agente puede buscar pruebas o enviar una predicción de probabilidad. Una interfaz común de dos…
Este cuaderno examina el desafío de descubrimiento causal de ADIA Lab como benchmark para aprender patrones dentro de una familia de simuladores conocida. La tarea proporciona muchos conjuntos de datos sintéticos emparejados con grafos acíclicos dirigidos…
Este cuaderno describe cómo generar predicciones para el conjunto de reserva de una configuración de modelo de futuros de CME seleccionada. La configuración se elige con los resultados de validación y después se reajusta con datos que terminan antes de que…
Este cuaderno explica Tail-GAN, un enfoque de redes generativas antagónicas para crear escenarios de rendimientos financieros cuyo objetivo es el valor en riesgo (VaR) y el déficit esperado (ES). Usa ordenación diferenciable para que los gradientes puedan…
Este cuaderno de ingeniería de características explica cómo la información más lenta puede contextualizar señales de trading más rápidas mediante fundamentales, datos macroeconómicos y contexto de calendario. Describe ratios de valor como valor contable…
Este cuaderno describe cómo generar predicciones para el conjunto de reserva de una configuración de microestructura de NASDAQ-100 seleccionada, una vez tomadas las decisiones sobre el modelo y la estrategia en los pliegues de validación. Reconstruye la…
Este cuaderno sintetiza los resultados de validación registrados para cinco estimadores de factores latentes en varios estudios de caso. Primero indica qué estimadores tienen resultados para cada panel y después identifica el estimador líder según el…
Este estudio de caso evalúa características financieras y basadas en modelos frente a rendimientos futuros para una estrategia de microestructura de NASDAQ-100. Calcula coeficientes de información de rangos transversales a lo largo del tiempo, ajusta la…
Este capítulo presenta la generación aumentada por recuperación como una forma de hacer más útiles los modelos de lenguaje para la investigación financiera abierta, donde las afirmaciones sin respaldo y las alucinaciones pueden salir caras. Recorre el…
Este cuaderno desarrolla características que requieren varias series de activos. Compara las pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen, explica por qué el movimiento conjunto no implica por sí solo un diferencial estacionario y estima ratios de…
Este estudio de caso compara modelos de boosting por gradiente que predicen los rendimientos al vencimiento de straddles cortos at-the-money. Varía la capacidad de los árboles y tres objetivos de ajuste: error cuadrático, error absoluto y pérdida de Huber.…
Este cuaderno ajusta un transformer con parches para predecir una variable objetivo principal en un estudio de acciones y opciones del S&P 500. Divide la ventana histórica de entrada de cada acción en parches contiguos y trata cada parche como un token para…
Este código presenta una arquitectura de autoencoder supervisado para predecir a partir de características financieras. Un codificador comprime las entradas normalizadas en un cuello de botella, mientras un decodificador las reconstruye como tarea de…
Este cuaderno explica un modelo de factor de descuento estocástico para ETF que ajusta una sola serie de ponderaciones para valorar las rentabilidades de distintos fondos. A diferencia de los modelos que estiman por separado la exposición de cada fondo y la…
Este estudio compara Double Deep Q-Learning con mezclas de expertos particionadas mediante K-means y redes densas con el mismo número de parámetros para la ejecución de órdenes de BTC/USDT. La evaluación utiliza datos del libro de órdenes límite de Binance…
Este estudio comprueba si la optimización de políticas proximales puede aprender las decisiones de velocidad de trading de un bróker en un juego continuo entre bróker y operador con solución analítica. Deriva una recompensa discreta a partir del objetivo de…
El documento describe el uso del algoritmo de generación de estructuras de coalición basado en grafos, GCS-Q, para agrupar activos representados como un grafo ponderado con signo de correlaciones de rentabilidad. La motivación es que los métodos de…