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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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2,477 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa si los datos de futuros perpetuos de Binance permiten respaldar una estrategia transversal que ordena contratos por prima y toma posiciones largas y cortas. No ajusta un modelo ni hace previsiones. En su lugar, comprueba el universo de…

CriptoactivosFuturos perpetuosEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara el efecto de los costes de trading supuestos en estrategias de varios estudios de caso. Consulta backtests de sensibilidad a los costes para cada configuración de estrategia desplegada, compara el Sharpe bruto con el Sharpe neto al…

Pruebas retrospectivasGestión del riesgoEjecuciónEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno explica las firmas de trayectoria como variables de longitud fija que conservan el orden y la forma conjunta de las observaciones de una serie temporal. Describe cómo el primer nivel de la firma registra los cambios totales, mientras que los…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta comparaciones de paridad entre Backtrader, Zipline Reloaded y un marco interno de trading con estrategias seleccionadas de casos de estudio reales. Incluye comparaciones de ETF y paneles de acciones de ETF y US para ambos motores…

Pruebas retrospectivasEjecuciónMicroestructura del mercadoRenta variable
Machine Learning for Trading

Este módulo define una referencia de asignación mensual a ETF mediante una puntuación de momentum ajustada al riesgo: el rendimiento acumulado de los últimos periodos dividido por la volatilidad realizada anualizada. Selecciona los activos mejor clasificados…

Renta variableMultiactivoImpulsoVolatilidad
Machine Learning for Trading

Esta guía distingue la estimación de efectos causales del descubrimiento de estructuras causales y relaciona preguntas de investigación habituales con bibliotecas de Python adecuadas. EconML y DoWhy estiman efectos cuando la estructura de ajuste se conoce o…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este resumen reúne datos de configuración de nueve casos de estudio de trading que abarcan acciones, criptomonedas, divisas, futuros, opciones y carteras multiactivo. Compara el universo, la frecuencia de los datos, la cadencia de las decisiones, el modelo…

MultiactivoPruebas retrospectivasGestión del riesgoEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un marco determinista para comprobar si los procesos de backtest y trading en vivo funcionan de manera coherente. Compara las etapas que transforman las barras de precios en decisiones: cálculos de variables, predicciones, señales y…

Pruebas retrospectivasEjecuciónAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno entrena un agente de aprendizaje por refuerzo para programar una orden de venta fija a lo largo de barras horarias de un mercado de futuros perpetuos de criptomonedas. Su estado incluye rendimientos retardados, volatilidad, volumen de la hora…

CriptoactivosFuturos perpetuosEjecuciónAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa datos de operaciones y órdenes derivados de NASDAQ ITCH para ilustrar patrones de microestructura. Examina la autocorrelación negativa de primer orden en los rendimientos de operaciones tick a tick, compara el efecto con los rendimientos…

Renta variableMicroestructura del mercadoEstadísticaEjecución
Machine Learning for Trading

Este cuaderno reúne resultados de modelos lineales, incluidos OLS, Ridge, Lasso y ElasticNet, en nueve casos de estudio. Compara la configuración completa más sólida de cada estudio para su etiqueta principal y luego analiza la regularización, los…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este caso de estudio evalúa TabM, un ensamble neuronal eficiente en parámetros, con las mismas filas de variables de futuros de CME disponibles en cada momento y los mismos pliegues walk-forward que otras familias de modelos. Presenta TabM como una forma de…

FuturosAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Esta demostración amplía un flujo de trabajo de una sola orden a un rebalanceo diario para un universo fijo de acciones estadounidenses de gran capitalización US. Explica cómo comparar las posiciones actuales del bróker con los objetivos del modelo, crear…

Renta variableEjecuciónGestión del riesgoMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este cuaderno presenta un flujo de trabajo para evaluar si el momentum que omite los datos recientes de seis meses afecta a los rendimientos futuros a 21 días y si el efecto cambia con la volatilidad del mercado. Estima los efectos con datos de entrenamiento…

Renta variableImpulsoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este caso de estudio evalúa straddles cortos at the money sobre componentes del S&P 500, abiertos semanalmente y mantenidos hasta el vencimiento con cobertura delta diaria. Su principal decisión metodológica es modelar rendimientos hasta el vencimiento: la…

OpcionesVolatilidadPruebas retrospectivasEjecución