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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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189 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla la valoración Black-Scholes de opciones call y put europeas, comprueba la paridad put-call y calcula la volatilidad implícita mediante búsqueda de raíces de Brent. También define Delta, Gamma, Vega, Theta y Rho, y utiliza gráficos…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un transformador con bloques para predecir secuencias en un estudio de acciones y opciones del S&P 500. Divide una ventana temporal en bloques contiguos y representa cada bloque como un token, de modo que la atención puede comparar…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este capítulo presenta el aprendizaje por refuerzo como una herramienta de control secuencial y lo distingue de la predicción supervisada. Se centra en tareas donde las acciones afectan a resultados posteriores y las recompensas son relativamente concretas:…

Aprendizaje automáticoEjecuciónCreación de mercadoOpciones
Machine Learning for Trading

Este análisis comprueba si los datos diarios de opciones permiten una estrategia semanal que vende straddles at the money sobre componentes del S&P 500, cubre acciones con delta y mantiene los contratos hasta el vencimiento. Explica cómo las opciones call y…

OpcionesVolatilidadEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta una perspectiva por familias de cinco métodos de factores latentes aplicados a un estudio de caso de análisis de opciones sobre acciones. PCA estima directamente los movimientos comunes a partir del panel de rendimientos; IPCA asigna…

OpcionesAprendizaje automáticoInversión por factoresEstadística
Machine Learning for Trading

Este análisis de viabilidad comprueba si los datos y los supuestos permiten una estrategia semanal que clasifique acciones del S&P 500 por volatilidad implícita at-the-money y compre las mejor clasificadas. Las opciones aportan la señal, pero las posiciones…

Renta variableOpcionesVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa modelos secuenciales para clasificar acciones del S&P 500 usando ventanas de sus historiales de superficies de opciones y precios. Combina un modelo lineal normalizado, sin memoria recurrente, con un LSTM cuyas compuertas transportan…

Aprendizaje automáticoRenta variableOpcionesPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea etiquetas de rentabilidad futura para una estrategia que utiliza señales de opciones cotizadas y negocia las acciones subyacentes. Ajusta los precios diarios de las acciones por desdoblamientos y dividendos, usa un identificador…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte conjuntos de predicciones de modelos en backtests comparables de opciones del S&P 500. En cada fecha de decisión semanal, ordena las rentabilidades previstas, selecciona los símbolos mejor clasificados del universo líquido y vende…

OpcionesRenta variablePruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

Esta nota de configuración distingue los parámetros que aparecen en la identidad de un backtest de los que realmente afectan a los costes de trading simulado. En el estudio de caso descrito, todas las ejecuciones registradas usan una ruta vectorizada de…

OpcionesPruebas retrospectivasEjecuciónEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno filtra características candidatas para una estrategia que vende opciones call y put at-the-money sobre la misma acción y con el mismo vencimiento, manteniendo el straddle hasta el vencimiento. Para cada característica, mide si ordena los…

OpcionesRenta variableEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa predicciones de validación derivadas de investigaciones sobre renta variable y opciones, convirtiéndolas en carteras de renta variable solo largas. Utiliza como referencia una cartera equiponderada con las K mejores posiciones, compara…

Renta variableOpcionesPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea etiquetas de retornos futuros para straddles cortos at-the-money sobre acciones del S&P 500. Como el panel diario de straddles a 30 días cambia a un strike o vencimiento distinto en cada sesión, desplazar una serie de precios compararía…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno ajusta un modelo LSTM especificado para pronosticar en un estudio de opciones del S&P 500. La red recibe ventanas cronológicas del historial de cada símbolo y usa un estado recurrente con compuertas para representar información entre sesiones,…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este estudio analiza características financieras y de volatilidad GJR-GARCH frente a rendimientos futuros de acciones. Para cada sesión calcula la correlación de rangos entre acciones de una característica y los rendimientos posteriores, y luego evalúa la…

Renta variableOpcionesEstadísticaAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

El documento deriva los precios de opciones europeas de compra y venta con Black-Scholes, comprueba su relación mediante la paridad put-call y calcula la volatilidad implícita resolviendo numéricamente la volatilidad que coincide con un precio observado de…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno muestra la cobertura profunda de una opción de compra europea corta. Simula trayectorias del precio del subyacente mediante movimiento browniano geométrico, calcula la delta de Black-Scholes como referencia y entrena una red neuronal…

OpcionesAprendizaje automáticoGestión del riesgoValoración de derivados
Machine Learning for Trading

Esta evaluación analiza características de superficies de opciones, derivadas de precios y de volatilidad condicional frente a los rendimientos futuros de acciones. Para cada sesión calcula la correlación de rangos transversal entre los valores de las…

Renta variableOpcionesEstadísticaAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica por qué un control genérico de riesgo basado en pesos objetivo no puede gestionar la estrategia descrita de short straddles del S&P 500. El motor de opciones asigna fracciones fijas de capital a grupos semanales y normaliza los pesos…

OpcionesGestión del riesgoPruebas retrospectivasValoración de derivados
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea etiquetas de rendimientos futuros de acciones para una estrategia que usa datos de opciones cotizadas para ordenar acciones y luego mantenerlas. Genera una serie de precios ajustados por operaciones societarias e identifica las empresas…

Renta variableOpcionesEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este caso práctico analiza si la información de las opciones cotizadas puede ayudar a seleccionar acciones del S&P 500. Combina precios diarios de acciones con niveles de volatilidad implícita en opciones, asimetría, estructura temporal y medidas de prima de…

Renta variableOpcionesPruebas retrospectivasGestión del riesgo