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 documento presenta un sistema de datos compartido para la investigación de trading cuantitativo, con catálogos de conjuntos de datos de renta variable, opciones, futuros, criptomonedas, divisas, factores, macroeconomía, informes, posicionamiento,…
Este cuaderno examina etiquetas de aprendizaje supervisado usando datos de precios de ETF. Abarca rentabilidades futuras de horizonte fijo para regresión o clasificación de dirección, percentiles móviles de series temporales, etiquetas de percentiles…
Este cuaderno evalúa características de ETF una a una, calculando un coeficiente de información de rango entre los valores de cada característica y las rentabilidades mensuales posteriores para cada fecha. Analiza características financieras y derivadas de…
Este cuaderno evalúa características candidatas para ordenar acciones de US según sus rentabilidades posteriores. Calcula coeficientes de información transversales diarios, resume su promedio con estimaciones de incertidumbre que tienen en cuenta la…
Este cuaderno estima el efecto ajustado de una medida continua de momentum de ETF sobre las rentabilidades futuras mediante aprendizaje automático doble. Compara una regresión sin ajustar con estimaciones de DML que controlan la volatilidad reciente y de más…
Esta guía describe un conjunto de datos diarios de acciones de US de Wiki Prices, de NASDAQ Data Link, con datos OHLCV ajustados y cobertura desde 1962 hasta marzo de 2018. Explica cómo obtener el archivo con una clave de API, cargarlo, filtrarlo por símbolo…
Este cuaderno explica cómo un autoencoder condicional amplía el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA): conserva la estructura en dos etapas, en la que las características de los fondos se asignan a exposiciones a factores latentes y estas…
Este análisis compara modelos predictivos para ordenar acciones de NASDAQ-100 según su rentabilidad en los próximos 15 minutos, usando características intradía de microestructura como diferenciales, desequilibrio de profundidad, volumen con signo y…
Este cuaderno compara sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM y CatBoost para predecir rentabilidades futuras de ETF. Mide el coeficiente de información transversal, el tiempo de entrenamiento y el uso de memoria en distintas configuraciones de…
Este cuaderno comprueba si la asignación de cartera estándar puede mejorar una estrategia de trading del NASDAQ-100 en cada barra, que ya soporta costes de transacción. Selecciona predicciones según su rendimiento de validación en el universo declarado…
Este cuaderno aplica controles de riesgo por posición a las principales combinaciones de asignación de ETF, manteniendo fijas cada predicción subyacente, la concentración y el método de asignación. Compara stops de pérdidas, stops dinámicos y salidas por…
Este cuaderno explica cómo convertir un panel publicado de características empresariales de US, clasificadas transversalmente, en una matriz de características con claves para un estudio factorial. Agrupa las entradas en familias declaradas, combina…
Este estudio de características de renta variable de US explica cómo generar características a partir de modelos estimados sin permitir que datos futuros influyan en observaciones anteriores. El calendario de estimación incluye un periodo inicial de…
Este cuaderno aplica TSMixer a secuencias de ETF mediante una función global compartida entre fondos. Cada ejemplo contiene el historial y las covariables de un fondo individual; las interacciones temporales y entre características se aprenden en el…
Este cuaderno describe un modelo de factor de descuento estocástico (SDF) para valorar la sección transversal de rendimientos empresariales de US. En vez de estimar primero los factores y aplicarlos después, aprende directamente ponderaciones por empresa y…
Este cuaderno analiza libros de órdenes limitadas reconstruidos del NASDAQ para describir los diferenciales intradía y la profundidad en el mejor nivel, y examina si el desequilibrio del flujo de órdenes se relaciona con los rendimientos posteriores por…
Este cuaderno presenta un puente de despliegue entre un flujo de aprendizaje automático sin conexión y el motor de trading LEAN de QuantConnect. Selecciona de forma reproducible una ejecución del modelo desde un registro, exporta sus predicciones del periodo…
Este cuaderno evalúa cuatro señales derivadas de noticias —sorpresa ponderada, sentimiento medio, cambio del sentimiento y cobertura de artículos— frente a los rendimientos futuros de las acciones. Calcula un coeficiente de información de Spearman…
Este documento describe el ajuste de redes convolucionales temporales a características de microestructura de nivel intraminuto de NASDAQ 100. Las convoluciones causales impiden que una predicción use observaciones posteriores, mientras que la dilatación…
Este análisis compara predicciones de varias familias de modelos entrenadas con características mensuales de acciones de US para pronosticar los retornos del mes siguiente. Se centra en el coeficiente de información transversal, que mide hasta qué punto un…
Este cuaderno compara métodos para descubrir relaciones entre los retornos de un panel de ETF: NOTEARS para grafos acíclicos dirigidos lineales contemporáneos, VAR-LiNGAM para estructuras retardadas e instantáneas, PCMCI para vínculos de independencia…
Este cuaderno muestra cómo ajustar hiperparámetros de LightGBM con el muestreador TPE de Optuna y usar como objetivo el coeficiente de información transversal. Combina la parada temprana para elegir el número de rondas de boosting con una función de poda…
Este cuaderno reúne cinco enfoques de factores latentes para modelar la sección transversal de los retornos de renta variable en el estudio de opciones del S&P 500. PCA estima movimientos comunes solo a partir de los retornos; IPCA transforma linealmente las…
Este cuaderno enseña a decodificar mensajes binarios NASDAQ TotalView-ITCH y guardarlos como datos estructurados para analizar después la microestructura del mercado. Explica el encuadre de mensajes, los campos de ancho fijo, los valores big-endian, las…