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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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932 documentos

Machine Learning for Trading

Este estudio de caso ajusta modelos lineales regularizados a los retornos de straddles at-the-money cortos mantenidos hasta el vencimiento. La operación cobra las primas de las opciones call y put, lo que limita la ganancia máxima, pero puede generar…

OpcionesVolatilidadAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

El documento explica cómo un registro de experimentos puede seguir un modelo desde su configuración de entrenamiento, pasando por las predicciones, hasta los resultados del backtest. Cada etapa recibe un identificador derivado de una especificación…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoEstadísticaRenta variablePruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadísticaRenta variable
Machine Learning for Trading

Este capítulo presenta la construcción de carteras como el proceso de convertir previsiones de retorno, estimaciones de riesgo y restricciones en ponderaciones, apalancamiento y decisiones de reajuste. Propone un flujo de investigación para documentar las…

Construcción de carterasGestión del riesgoDimensionamiento de posicionesPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estudia cómo se comportan ridge, lasso y elastic net cuando una matriz de características de perpetuos cripto mide de muchas formas una misma magnitud económica: la prima. Las entradas están dominadas por niveles, cambios, volatilidad,…

CriptoactivosFuturos perpetuosAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

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…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla una política de salida con dos modelos para contratos perpetuos de criptomonedas con datos horarios. Un clasificador de entrada identifica retornos futuros inusualmente altos, mientras que un clasificador de salida predice si el…

CriptoactivosFuturos perpetuosAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica un autoencoder supervisado para predecir la dirección de los retornos futuros de renta variable de US en varios horizontes. Su codificador alimenta un decodificador de reconstrucción, un clasificador auxiliar y un clasificador…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea un asignador de carteras que coloca una red de selección de variables al estilo Temporal Fusion Transformer antes de un codificador LSTM. La red de selección genera una representación vectorial de cada característica de entrada por…

Renta variableAprendizaje automáticoConstrucción de carterasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara dos modelos de embeddings de pesos abiertos ejecutados localmente con fragmentos de informes 10-K recientes y un conjunto fijo de consultas de investigación financiera. Construye fragmentos de dos frases, genera embeddings de los mismos…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno audita las predicciones de validación registradas para un estudio de pares de FX. Comprueba que el catálogo incluya la población de modelos configurada, conjuntos completos de predicciones, artefactos disponibles e identidades de modelos…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este análisis evalúa si las señales de trading seleccionadas parecen fiables comparando la evidencia del coeficiente de información (IC) con los ratios de Sharpe obtenidos al convertir las predicciones en posiciones. Agrega resultados de familias de modelos…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estudia TabM, un diseño de red neuronal para datos tabulares, aplicado a características empresariales mensuales. Compara tres configuraciones predefinidas que aumentan la anchura de las capas ocultas y el número de miembros del ensemble,…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El cuaderno presenta un flujo de investigación autónomo en el que un modelo de lenguaje utiliza herramientas de propósito general para inspeccionar archivos, ejecutar comandos, consultar un registro de backtests y examinar datos. En lugar de codificar de…

Aprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte el carry de futuros —la diferencia de precio entre vencimientos cercanos— en características basadas en modelos. Describe pronósticos ARIMA de un paso por producto, medidas móviles de Fourier de la intensidad de los ciclos…

FuturosCarryAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

El documento describe un estudio de ablación para determinar si los embeddings de grafos aprendidos mejoran las predicciones de rendimientos bursátiles frente a las características tabulares habituales. Construye una red a partir de correlaciones históricas…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este caso práctico expone un proceso de investigación para futuros perpetuos cripto y considera los pagos de financiación intercambiados entre posiciones largas y cortas en liquidaciones periódicas como una posible fuente de rentabilidad. Describe las etapas…

CriptoactivosFuturos perpetuosFuturosAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un flujo de trabajo TabM para modelos de pares de divisas. TabM aplica una pequeña red neuronal a cada fila de decisión, en lugar de tratar las observaciones como una secuencia. El cuaderno obtiene de la configuración la arquitectura y…

DivisasAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento presenta un inventario entre mercados de artefactos de características basadas en modelos procedentes de nueve estudios de caso. Lee los esquemas de archivos parquet sin cargar sus filas, excluye las columnas de identificadores, cuenta las…

MultiactivoAprendizaje automáticoEstadísticaRenta variable
Machine Learning for Trading

Este documento reformula una predicción de rentabilidad bursátil de cinco sesiones mediante el muestreo de datos diarios los viernes. La etiqueta sigue siendo una rentabilidad de cinco sesiones, pero en la frecuencia semanal abarca aproximadamente un paso…

Renta variableMercados de EE. UU.Aprendizaje automáticoEstadística