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 compara medidas de volatilidad, ajusta un modelo autorregresivo heterogéneo (HAR) y estima la rugosidad mediante exponentes de Hurst. Primero contrasta la varianza realizada intradía con estimadores diarios, separa las rentabilidades nocturnas…
El cuaderno presenta un autoencoder condicional que amplía el análisis de componentes principales instrumentados al sustituir por una red neuronal su asignación lineal de características bursátiles a exposiciones a factores. Conserva la estructura de…
Este módulo de utilidades genera tablas y gráficos para evaluar modelos predictivos con datos de validación y del periodo de prueba. Sus diagnósticos incluyen intervalos de confianza para coeficientes de información, deterioro entre validación y periodo de…
Este cuaderno presenta un flujo de trabajo para obtener y mantener series temporales financieras con un gestor unificado, universos de símbolos predefinidos o personalizados y almacenamiento Parquet particionado. Abarca la descarga de uno o varios símbolos…
El capítulo explica métodos clásicos para generar datos financieros sintéticos y abarca procesos de precios en tiempo continuo, volatilidad GARCH, remuestreo bootstrap y comparación de modelos. Describe cómo modelos como el movimiento browniano geométrico,…
Este documento describe la arquitectura de una red neuronal de políticas que transforma series temporales y contexto a nivel de activo en ponderaciones acotadas del riesgo de cartera. Su estructura principal por activo combina incrustaciones de contexto,…
Este análisis exploratorio evalúa si una señal de momentum de doce meses, excluido el mes más reciente, se asocia con las rentabilidades del mes siguiente en un universo de 100-ETF. Construye un panel mensual a partir de precios de cierre ajustados,…
Este cuaderno compara métodos de dimensionamiento de carteras para las principales configuraciones de señales bursátiles del S&P 500. Primero selecciona el punto de control con mayor Sharpe de validación y cobertura completa para cada configuración; después…
Este documento registra un pronóstico en varias etapas sobre si la Reserva Federal subirá los tipos durante 2026. Tres agentes buscan pruebas y asignan probabilidades, tras lo cual se celebra un debate y un supervisor actualiza el pronóstico. Sus opiniones…
Este cuaderno ejecuta el modelo NLinear de una población declarada de tres modelos de aprendizaje secuencial para opciones del S&P 500. Resuelve las solicitudes y los puntos de control de toda la población antes de ajustar este modelo, para que cuadernos…
Este cuaderno describe la fase de predicción del periodo de prueba de un estudio de características empresariales de US. Toma la configuración del modelo seleccionada con los resultados de validación, reconstruye su especificación de entrenamiento y su punto…
El cuaderno describe un análisis de aprendizaje automático doble con ventana expansiva para determinar si el momentum de 12 a -2 meses predice las rentabilidades del mes siguiente de empresas de US, tras ajustar por beta, volatilidad idiosincrásica,…
Este cuaderno presenta una canalización para extraer eventos corporativos estructurados de documentos SEC 8-K y cargarlos en un grafo de conocimiento Neo4j. Un modelo de lenguaje procesa los documentos por lotes para generar registros de eventos con sujetos,…
Este cuaderno compara búsquedas de hiperparámetros con Optuna para XGBoost, LightGBM y CatBoost en un conjunto de datos de características empresariales. Cada biblioteca tiene su propio estudio de búsqueda, con un estimador de Parzen estructurado en árbol,…
Este cuaderno compara la clonación del comportamiento y el aprendizaje por refuerzo inverso (IRL) mediante demostraciones de una regla de ejecución de precio medio ponderado en el tiempo (TWAP). La clonación del comportamiento asigna directamente acciones a…
Este cuaderno aplica aprendizaje automático doble para examinar si el diferencial entre la volatilidad implícita y la realizada se asocia con las rentabilidades posteriores de las acciones, tras ajustar por factores de confusión observados. Identifica la…
Este cuaderno convierte las declaraciones institucionales 13F en un grafo bipartito que conecta gestores con acciones y luego deriva características de propiedad por acción. Agrega posiciones duplicadas de gestor y acción, normaliza las etiquetas de los…
El documento explica por qué se usa TabM para modelar datos de panel de financiación perpetua: su arquitectura neuronal compartida combina todas las características de entrada y sus capas no lineales pueden representar interacciones. A diferencia de un…
Este cuaderno modela las participaciones institucionales en acciones a partir de documentos SEC 13F como un grafo que conecta gestores con valores, con relaciones sectoriales para la agregación. El esquema conserva tanto la fecha del informe de fin de…
Este flujo de evaluación filtra características financieras y basadas en modelos frente a rentabilidades futuras para un panel intradía de NASDAQ-100. Primero reserva el periodo final de prueba y excluye las observaciones cuyas etiquetas de rentabilidad…
Este análisis estima si el momentum que omite el periodo más reciente se asocia con un cambio causal en las rentabilidades futuras de los ETF, en vez de preguntar cuánto las predice. El aprendizaje automático doble modela el resultado y el tratamiento usando…
Este documento presenta la arquitectura de red neuronal PatchTST para pronosticar series temporales multivariantes. Divide cada serie de entrada en parches solapados, proyecta cada parche en un espacio de características aprendido, añade codificaciones…
Este cuaderno muestra una interfaz compartida de OHLCV entre Yahoo Finance, un archivo de acciones de EE. UU. con un largo historial y series macroeconómicas de FRED. Construye un universo de ETF para un estudio de caso posterior sobre rotación, muestra cómo…
Este capítulo explica cómo construir investigación temporalmente coherente con datos fundamentales y alternativos sobre acciones, series macroeconómicas, futuros, criptoactivos y mercados de predicción. Sus métodos centrales son el almacenamiento bitemporal…