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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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377 documentos

Machine Learning for Trading

Este análisis exploratorio perfila un panel diario de fondos cotizados en bolsa de nueve grupos. Comprueba la cobertura de símbolos a lo largo del tiempo, compara el panel con el diccionario de clasificación, revisa los valores nulos y las observaciones con…

Renta variableConstrucción de carterasEjecuciónGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este documento describe principios de implementación para un motor de backtest compartido y se centra en interpretar correctamente las cuadrículas de rendimientos al anualizar el rendimiento. Estima la frecuencia de muestreo observada a partir de los…

Pruebas retrospectivasGestión del riesgoEstadísticaConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este tutorial convierte señales transversales de ETF en carteras largas de los diez primeros activos, ponderadas por igual, y compara la regresión Ridge y la clasificación logística con referencias de momentum y ponderación igualitaria. Los modelos se…

Renta variablePruebas retrospectivasEjecuciónConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte un grafo real de conocimiento de la cadena de suministro y las posiciones institucionales 13F en variables de aprendizaje automático. Deriva medidas de red, como centralidad e indicadores de dependencia; estima la concentración de…

Aprendizaje automáticoRenta variableConstrucción de carterasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte las clasificaciones de modelos en carteras sencillas de futuros perpetuos de cripto para que experimentos posteriores midan el efecto de cambiar el tamaño de las posiciones, los costes o los controles de riesgo. Aplica reglas de…

CriptoactivosFuturos perpetuosPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno reúne estimaciones registradas de aprendizaje automático doble de varios estudios de trading y compara su incertidumbre y diagnósticos. Carga las filas actuales de los registros de cada estudio, comprueba la integridad de los registros y la…

EstadísticaAprendizaje automáticoGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este tutorial crea un simulador mensual de rotación de ETF usando una clasificación de momentum ajustado al riesgo retrospectivo y un filtro de régimen basado en la curva de tipos del Tesoro. Al cierre de cada mes, la regla clasifica diez fondos según su…

Pruebas retrospectivasImpulsoConstrucción de carterasEjecución
Machine Learning for Trading

El cuaderno explica el valor en riesgo como un cuantil de pérdidas y el valor en riesgo condicional, o pérdida esperada de cola, como la pérdida media más allá de ese umbral. Estima el riesgo de cola a un día de un ETF de renta variable amplio mediante…

Renta variableVolatilidadGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica la paridad de riesgo jerárquica como alternativa a la asignación media-varianza cuando las estimaciones de covarianza son ruidosas. HRP agrupa los activos usando distancias de correlación, los ordena según la jerarquía, divide…

Construcción de carterasGestión del riesgoPruebas retrospectivasRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un inventario comparativo de características financieras diseñadas y el coeficiente de información más alto del registro para cada estudio de mercado. Cuenta las características y sus familias según el nombre, compara el tamaño de los…

MultiactivoEstadísticaAprendizaje automáticoConstrucción de carteras
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 compara dos simulaciones de la misma estrategia mensual de momentum con ETF. Ambas usan las mismas ponderaciones objetivo, el mismo universo, las mismas fechas y el mismo coste total de operativa. Una calcula los rendimientos a partir de…

Renta variableImpulsoPruebas retrospectivasEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara cuatro asignaciones de referencia de ETF mediante períodos históricos de crisis, perturbaciones simultáneas de activos definidas manualmente, simulaciones de Monte Carlo con distribución t de Student y estadísticas de regímenes de…

MultiactivoGestión del riesgoConstrucción de carterasVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea un asignador LSTM que convierte directamente características recientes de rendimiento y volatilidad de ETF en ponderaciones de cartera solo largas. Una salida softmax mantiene las ponderaciones no negativas y la cartera totalmente…

Aprendizaje automáticoConstrucción de carterasPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este script recopila posiciones institucionales de declaraciones SEC 13F de dos maneras: puede recuperar declaraciones de un conjunto seleccionado de gestores o descargar los archivos trimestrales masivos de SEC. Ambas vías normalizan las posiciones según un…

Renta variableEstadísticaConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe DeePM, una política integral de cartera de ETF ETF diseñada para mejorar el rendimiento en distintas condiciones de mercado. Sus componentes incluyen características de rendimiento y tendencia normalizadas por volatilidad, un modelo…

MultiactivoConstrucción de carterasAprendizaje automáticoGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno final compara la ponderación equitativa, la volatilidad inversa, la optimización de media-varianza y la paridad de riesgo jerárquica con una señal común en un universo diversificado de ETF. Un modelo Ridge móvil usa características de momentum,…

Construcción de carterasPruebas retrospectivasRenta variableEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno aísla la asignación de cartera al fijar la señal seleccionada en cada estudio de caso y comparar backtests de la fase de asignación. Considera métodos como ponderación equitativa, volatilidad inversa, ponderación por puntuación, optimización de…

Construcción de carterasPruebas retrospectivasGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara métodos de asignación de cartera entre estudios de caso, manteniendo fija la predicción de señal elegida para cada uno. Carga backtests de la fase de asignación vinculados a la misma predicción base y examina métodos como la ponderación…

Construcción de carterasPruebas retrospectivasGestión del riesgoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara la recuperación estructurada de tipo grafo con la recuperación vectorial basada en embeddings sobre participaciones institucionales de los formularios 13F. Construye una instantánea de participaciones en un momento dado con un corte…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaConstrucción de carteras