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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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128 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica cómo construir retornos spot futuros de uno, cinco y 21 sesiones para un universo fijo de pares de FX. Primero asigna barras de cuatro horas a sesiones de trading con un calendario de cambio de día de Nueva York y luego calcula los…

DivisasMercados al contadoImpulsoReversión a la media
Machine Learning for Trading

Este cuaderno ejecuta la especificación de la estrategia de FX ya seleccionada con predicciones de prueba registradas. Conserva la señal, la asignación, los controles de riesgo, la regla de rebalanceo, los costes y la configuración de la cuenta; el conjunto…

DivisasPruebas retrospectivasGestión del riesgoConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Esta auditoría compara Backtrader y Zipline con ML4T en casos reales de estrategia, usando solo combinaciones de activos y contratos que cada motor y el paquete de datos congelado pueden representar de forma nativa. Incluye asignación de ETF y un panel de…

Pruebas retrospectivasEjecuciónFuturosDivisas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa si los datos de contado FX de cuatro horas pueden respaldar una estrategia transversal diaria que clasifique pares de divisas mediante momentum y carry, compre los más fuertes y venda los más débiles. No ajusta ningún modelo ni realiza…

DivisasImpulsoCarryEstadística
Machine Learning for Trading

Esta configuración describe una estrategia diaria long-short con 20 pares de FX. Fija la hora de decisión al cierre de Nueva York, la ejecución en la siguiente barra, el tamaño equiponderado y señales de clasificación basadas en momentum o carry. También…

DivisasImpulsoCarryReversión a la media
Machine Learning for Trading

Este documento describe un flujo compartido para entrenar redes convolucionales temporales con datos diarios de pares FX. El modelo consume una secuencia de longitud fija, y si falta un día esperado, cualquier ventana que cruce ese hueco queda excluida. El…

DivisasAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso compara reglas fijas y móviles de stop declaradas para posiciones FX. Primero selecciona una estrategia matriz por etiqueta de una cohorte de validación sellada y después solo cambia la regla de riesgo de la posición. Como los stops…

DivisasGestión del riesgoPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Esta demostración de despliegue vuelve a entrenar un modelo Ridge con datos diarios históricos de una sección transversal de los principales pares de FX, obtiene barras actuales mediante una sesión simulada de Interactive Brokers, clasifica los pares y forma…

DivisasEjecuciónAprendizaje automáticoMicroestructura del mercado
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 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 describe un filtro de señales candidatas para pares de divisas 20, que analiza una característica cada vez. Calcula la concordancia diaria de rango transversal de cada característica con la rentabilidad de la sesión siguiente usando solo…

DivisasEstadísticaAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina la regularización de modelos lineales para predecir rendimientos de pares de divisas. Distingue la colinealidad entre las características de entrada de la dependencia entre activos: los pares de divisas comparten monedas subyacentes,…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte predicciones de pares FX en resultados de operativa de referencia. En cada momento de decisión ordena los pares, forma carteras long y short de igual tamaño y ejecuta las configuraciones de predicción y los puntos de control…

DivisasPruebas retrospectivasConstrucción de carterasDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno reconstruye la configuración seleccionada de pares FX a partir de un conjunto congelado de candidatos de validación y luego evalúa las pruebas de validación y del periodo reservado. La selección usa el mayor Sharpe de validación que cumple los…

DivisasTrading de paresPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este documento presenta una revisión diagnóstica reutilizable para conjuntos de datos financieros que abarca la integridad de índices, duplicados, datos ausentes, valores atípicos, huecos en el calendario y anomalías específicas del dominio. Comprueba los…

MultiactivoEstadísticaGestión del riesgoMercados de EE. UU.
Machine Learning for Trading

Este cuaderno mide cómo afectan los cambios en los costes de transacción proporcionales a una estrategia FX seleccionada en validación por cada etiqueta de rentabilidad. Primero selecciona una estrategia base entre candidatos de señal, asignación y capa de…

DivisasPruebas retrospectivasEjecuciónGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este análisis exploratorio describe un panel de cuatro horas de OANDA con 20 pares de divisas y explica cómo interpretar sus datos. Distingue los pares directos, indirectos y cruzados según la posición del dólar, y muestra por qué las cotizaciones directas…

DivisasMicroestructura del mercadoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno configura una ejecución de pronóstico con LSTM para un estudio de caso sobre pares de FX. El modelo mantiene un estado oculto a lo largo de una secuencia retrospectiva, y el cuaderno resuelve la arquitectura y los parámetros de entrenamiento…

DivisasAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

El documento describe una comparación en fase de validación de reglas de stop fijas y dinámicas para estrategias de FX. Para cada etiqueta de rendimiento, selecciona una estrategia principal de una cohorte sellada de resultados de señales y asignaciones;…

DivisasGestión del riesgoPruebas retrospectivasDimensionamiento de posiciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno examina la regularización de modelos lineales para un universo de pares de divisas cuyos rendimientos están vinculados porque cada par representa una cotización entre monedas compartidas por distintos pares. Distingue la colinealidad de…

DivisasEstadísticaAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El documento describe un barrido de asignación de cartera FX diseñado para aislar el tamaño de las posiciones de la selección de señales. Parte de candidatos de referencia congelados con ponderación igual y clasificados por rendimiento del backtest de…

DivisasConstrucción de carterasPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte clasificaciones de predicciones de pares de divisas en una referencia operable. En cada momento de decisión, forma grupos long y short de igual tamaño con los pares mejor y peor clasificados, y luego los evalúa con un motor de…

DivisasTrading de paresPruebas retrospectivasConstrucción de carteras