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 cuaderno estudia cómo afecta la regularización a un modelo de futuros CME construido con familias de variables correlacionadas, como carry, Sharpe móvil, momentum y medidas de volatilidad. Compara Ridge, Lasso y ElasticNet: Ridge reduce los coeficientes…
Este cuaderno describe cómo adaptar Diffusion-TS para generar secuencias sintéticas de rendimientos de ETF. Su modelo de eliminación de ruido predice la secuencia limpia como una suma de tendencia polinómica, componente estacional de Fourier y residuo,…
El capítulo sostiene que la disciplina de investigación reproducible es una fuente de ventaja en trading más duradera que cualquier estrategia individual. Presenta un flujo de trabajo basado en hipótesis falsables, evaluación fuera de muestra y correcciones…
Este método de generación de índices de referencia crea una serie diaria de rendimientos equiponderados a partir de los activos declarados en un estudio de caso. Primero toma el último precio de cierre de cada símbolo en cada sesión, luego calcula los…
Este análisis examina un universo fijo de 100 ETF en nueve grupos de activos. Comprueba la cobertura por fondo y año, confirma que el panel de precios coincide con la configuración de grupos, revisa los valores nulos y el orden de OHLC, y compara el volumen…
Este documento explica cómo medir rendimientos en torno a eventos como activaciones de señales, anuncios de resultados o publicaciones macroeconómicas. Su ejemplo práctico usa rupturas de impulso en ETF líquidos. Para cada evento, un modelo de mercado…
Este cuaderno estima si la puntuación z de la prima de un perpetuo cripto afecta a los rendimientos posteriores de ocho horas cuando se mantienen constantes tres factores declarados: volatilidad del precio, tasa de financiación y desviación media de la…
Este cuaderno presenta un GAN Sig-Wasserstein no condicional para generar series temporales financieras. Sustituye un discriminador entrenado para distinguir datos reales de generados por una distancia basada en los valores esperados de las firmas de las…
Este cuaderno usa rendimientos diarios de ETF para explicar cómo los modelos GARCH capturan la agrupación de volatilidad y la convierten en una variable por sesión. Primero utiliza diagnósticos visuales y una prueba ARCH-LM para evaluar si los rendimientos…
Este cuaderno explica cómo reconstruir el libro de órdenes limitadas de un único símbolo de NASDAQ a partir de datos de mensajes por orden. Procesa altas, ejecuciones, cancelaciones, eliminaciones y reemplazos, y mantiene el tamaño restante de cada orden…
Este módulo fuente proporciona cargadores para precios de renta variable de EE. UU., datos de índices, opciones, microestructura del mercado, fundamentales y posiciones institucionales. Su detalle metodológico más sustancial trata del remuestreo de datos de…
Este cuaderno explica cómo reconstruir un catálogo de experimentos de modelos a partir de un registro de estudios de caso y comparar su contenido con MLflow. Sigue los experimentos desde las ejecuciones de entrenamiento hasta los conjuntos de predicciones y…
Este análisis exploratorio describe los datos horarios OHLCV de contratos perpetuos cripto junto con un índice de prima de ocho horas. Examina la cobertura de símbolos y fechas, los cambios en los contratos incluidos, las unidades y distribución de la prima,…
Este cuaderno crea el marco media-varianza de solo posiciones largas y plenamente invertido para un universo diversificado de ETF. Construye carteras factibles y una frontera eficiente; después, calcula pesos de máximo Sharpe y mínima varianza con…
Este cuaderno compara modelos lineales para predecir rendimientos ETF a partir de características de precios solapadas. Como varios horizontes de rendimiento y familias de indicadores pueden codificar información similar, los mínimos cuadrados ordinarios…
Esta guía relaciona preguntas causales con bibliotecas de Python y aclara la diferencia entre estimar efectos bajo una estructura causal supuesta y descubrir posibles estructuras a partir de los datos. Presenta el aprendizaje automático doble para efectos…
Este marco muestra controles de calidad de datos sobre datos diarios US de renta variable OHLCV. La validación estructural comprueba las relaciones entre precios, precios positivos, volumen no negativo, valores ausentes, fechas duplicadas, orden cronológico,…
Este cuaderno presenta un modelo de factor de descuento estocástico para valorar una sección transversal de ETF. En lugar de estimar por separado las exposiciones de los fondos y los rendimientos de los factores, entrena redes para encontrar una serie común…
Este cuaderno aplica TabM, un ensamble neuronal con pesos compartidos, a un panel de características de futuros perpetuos de criptomonedas. Sus componentes comparten una base neuronal, pero tienen vectores de escala y capas de salida separados, combinando un…
Este cuaderno reconstruye la mejor oferta y demanda vigente para cada operación de AAPL durante una sesión de marzo de 2020 y aplica el método Lee–Ready para inferir si iniciaron las operaciones compradores o vendedores. Intercala eventos de cotización y…
Este cuaderno filtra características financieras y derivadas de modelos para evaluar su capacidad de ordenar ETF según sus rendimientos posteriores. Calcula un coeficiente de información fecha a fecha comparando los rangos transversales de cada…
Este cuaderno analiza si las atribuciones de características SHAP son lo bastante estables para respaldar la poda de modelos, decisiones de riesgo o informes. Con una tarea de predicción de ETF, primero busca muestras de prueba cuyas predicciones sean…
Este cuaderno evalúa características candidatas para pares de divisas 20, una por una, frente a rentabilidades futuras. Limita el análisis a periodos de validación walk-forward, marca cada sesión con su partición y deja un intervalo de separación antes del…
Este cuaderno explica cómo combinar pronósticos de probabilidad de varios agentes y calibrar las probabilidades resultantes. Presenta la extremización de Neyman, que desplaza el pronóstico medio respecto a una tasa base según el tamaño del panel y una…