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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Esta clase explica cómo las pruebas de hipótesis utilizan datos muestrales para evaluar afirmaciones sobre valores poblacionales, con ejemplos centrados en si el rendimiento medio de una acción difiere de cero. Distingue entre hipótesis nulas y alternativas,…
El documento repasa medidas de cuánto se dispersan las observaciones en torno a un valor central. Define el rango, la desviación absoluta media, la varianza y la desviación estándar, y señala que la desviación estándar se expresa en las mismas unidades que…
El documento compara las medidas de tendencia central aritmética, aritmética ponderada, mediana, moda, geométrica y armónica. Explica cómo la media aritmética resume los valores mediante la suma, mientras que la mediana resiste la influencia de las…
El documento presenta los modelos autorregresivos, que predicen una serie temporal a partir de sus propios valores rezagados, y explica que una estimación significativa requiere estacionariedad en covarianza: una media finita, una varianza y una covarianza…
El documento explica cómo la covarianza describe la variación conjunta de los rendimientos de los activos y cómo una matriz de covarianza reúne estas relaciones junto con la varianza de cada activo. La construcción de carteras utiliza esta matriz para…
El documento presenta un flujo de trabajo para revisar una cartera de trading mediante estadísticas de rendimiento y gráficos de diagnóstico. Describe medidas habituales como el ratio de Sharpe, el beta de mercado y el drawdown máximo, junto con…
El documento explica cómo el beta de mercado y la exposición sectorial pueden hacer que las previsiones individuales de una cartera se muevan juntas, reduciendo el número de apuestas independientes y, a su vez, su potencial ajustado al riesgo. Lo plantea…
Esta clase utiliza modelos de factores para explicar los rendimientos de una cartera y cuantificar la exposición a fuentes sistemáticas de riesgo. Describe cómo regresar los rendimientos activos, medidos respecto a un índice de referencia, sobre los…
Esta clase presenta el filtro de Kalman como método para estimar el estado cambiante de un sistema a partir de un modelo y observaciones ruidosas. El filtro alterna entre predecir el siguiente estado y actualizar esa estimación con nuevas mediciones. Los…
Esta clase explica la estacionariedad, los órdenes de integración y la importancia de estas propiedades al analizar series temporales financieras. Un proceso estacionario tiene características generadoras de datos estables, mientras que cambios como una…
El documento explica la correlación de rangos de Spearman como medida de si dos variables siguen el mismo orden o el opuesto, incluso cuando su relación es monótona pero no lineal. Calcula la correlación a partir de observaciones ordenadas, asigna rangos…
El documento presenta modelos lineales de factores que explican las rentabilidades de un activo mediante exposiciones a flujos de rentabilidad de factores fundamentales. Describe dos formas de hacer comparables las características de las empresas: construir…
El documento explica cómo repartir la exposición entre apuestas independientes o poco correlacionadas puede reducir la volatilidad de la cartera, mientras que añadir activos muy correlacionados puede dejar el riesgo casi igual. Ilustra el principio primero…
El documento define la correlación como la covarianza escalada por las desviaciones estándar de dos series, lo que produce una medida entre -1 y 1 más fácil de comparar entre conjuntos de datos. Explica las matrices de covarianza y correlación con ejemplos…
Esta clase explica por qué realizar muchas pruebas estadísticas aumenta la probabilidad de encontrar por azar relaciones aparentemente significativas. Ilustra el problema probando correlaciones de rangos de Spearman por pares entre series aleatorias…
Este módulo presenta comprobaciones posteriores al entrenamiento de generadores de series temporales, basadas en el enfoque de evaluación de TimeGAN. Mide la utilidad entrenando un predictor recurrente con secuencias sintéticas y probándolo con datos reales.…
Este cuaderno usa Optuna para ajustar XGBoost, LightGBM y CatBoost en un conjunto de datos de características de empresas dividido temporalmente. La búsqueda de cada biblioteca trata la función de pérdida —error cuadrático medio o error absoluto medio— como…
Este benchmark compara pandas y Polars en operaciones habituales de las canalizaciones de datos financieros, como características móviles, cálculos por grupos, transformaciones de ventanas, filtrado, uniones, lecturas diferidas, uso de memoria y manipulación…
Este cuaderno aplica TabM, un enfoque de redes neuronales tabulares, a filas de predicción de pares de divisas sin tratar los datos como una secuencia. Usa una infraestructura de ejecución compartida para ajustar el preprocesamiento dentro de cada pliegue de…
Este documento explica cómo convertir los informes semanales Commitment of Traders en características de posicionamiento para futuros. Describe las categorías de los informes para futuros financieros y materias primas físicas, cómo reflejan las posiciones…
Este documento explica cómo los modelos de Markov ocultos infieren regímenes de mercado no observados a partir de rendimientos y volatilidad reciente. Primero establece dos referencias transparentes: un umbral del índice de volatilidad para el estrés y el…
Este cuaderno implementa un pronóstico univariante de precios de cierre diarios de SPY usando PyTorch puro, sktime y Darts. Compara la experiencia práctica de cada interfaz, incluido el esfuerzo de implementación, las restricciones de instalación y el tiempo…
Este cuaderno explica una familia de modelos de ETF que representa los rendimientos mediante direcciones latentes compartidas y estima cómo las características de los fondos se relacionan con las exposiciones. Distingue cinco enfoques: componentes…
Este análisis compara modelos predictivos, de factores latentes y causales para una estrategia transversal de acciones del S&P 500, usando rendimientos futuros semanales. El conjunto de variables combina medidas de momentum y volatilidad de la renta variable…