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 demuestra mediante ejemplos construidos las salidas por posición y los controles a nivel de cartera. Las reglas estáticas incluyen stop loss, objetivos de beneficio y salidas por tiempo; las dinámicas, stops dinámicos que siguen máximos…
Este cuaderno evalúa características candidatas para ordenar acciones de US según sus rentabilidades posteriores. Calcula coeficientes de información transversales diarios, resume su promedio con estimaciones de incertidumbre que tienen en cuenta la…
Este cuaderno muestra cómo alinear las observaciones macroeconómicas con las fechas en que quienes hacen trading podrían haberlas conocido. Distingue el periodo que mide un valor de su fecha de publicación, estima las fechas de publicación según la duración…
Este cuaderno explica PCA como modelo de factores latentes de referencia para predecir rentabilidades de ETF. Descompone un panel de entrenamiento de rentabilidades futuras en direcciones principales y estima la exposición de cada fondo y las primas de los…
Esta guía describe un conjunto de datos diarios de acciones de US de Wiki Prices, de NASDAQ Data Link, con datos OHLCV ajustados y cobertura desde 1962 hasta marzo de 2018. Explica cómo obtener el archivo con una clave de API, cargarlo, filtrarlo por símbolo…
Este cuaderno presenta un método determinista para comprobar si los flujos de backtest y trading en vivo se comportan de forma similar. Compara etapas sucesivas: características calculadas a partir de las mismas velas, predicciones generadas con esas…
Este análisis compara modelos predictivos para ordenar acciones de NASDAQ-100 según su rentabilidad en los próximos 15 minutos, usando características intradía de microestructura como diferenciales, desequilibrio de profundidad, volumen con signo y…
Este cuaderno compara sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM y CatBoost para predecir rentabilidades futuras de ETF. Mide el coeficiente de información transversal, el tiempo de entrenamiento y el uso de memoria en distintas configuraciones de…
Este cuaderno comprueba si la asignación de cartera estándar puede mejorar una estrategia de trading del NASDAQ-100 en cada barra, que ya soporta costes de transacción. Selecciona predicciones según su rendimiento de validación en el universo declarado…
Este cuaderno explica cómo diseñar una herramienta de búsqueda para un agente de pronóstico, de modo que la evidencia tenga una estructura coherente, un origen rastreable y una ruta auditable hasta el modelo. Un protocolo de cliente compartido devuelve…
Este cuaderno estudia cómo afecta el tamaño de las posiciones a los backtests de FX una vez que el modelo ha seleccionado los pares de divisas que se van a negociar. Mantiene las predicciones, la asignación de señales, los costes y la configuración de…
Esta utilidad crea artefactos de etiquetas para straddles de opciones del S&P 500, utilizando el mismo símbolo, precio de ejercicio y vencimiento en la entrada y la salida. Alinea las fechas de las características con las sesiones de mercado posteriores,…
Este cuaderno aplica controles de riesgo por posición a las principales combinaciones de asignación de ETF, manteniendo fijas cada predicción subyacente, la concentración y el método de asignación. Compara stops de pérdidas, stops dinámicos y salidas por…
Este cuaderno explica cómo construir una matriz transversal de características de futuros con tres vencimientos por producto. Calcula el carry y la curvatura de la curva a partir de precios de liquidación de la bolsa, y utiliza precios ajustados por rollover…
Este cuaderno muestra por qué buscar entre muchas señales o estrategias hace que el mejor resultado observado parezca más sólido que su verdadero valor predictivo. Una simulación con factores sin información real ilustra cómo elegir el coeficiente de…
Este cuaderno explica cómo convertir un panel publicado de características empresariales de US, clasificadas transversalmente, en una matriz de características con claves para un estudio factorial. Agrupa las entradas en familias declaradas, combina…
Este estudio de características de renta variable de US explica cómo generar características a partir de modelos estimados sin permitir que datos futuros influyan en observaciones anteriores. El calendario de estimación incluye un periodo inicial de…
Este cuaderno aplica TSMixer a secuencias de ETF mediante una función global compartida entre fondos. Cada ejemplo contiene el historial y las covariables de un fondo individual; las interacciones temporales y entre características se aprenden en el…
Este cuaderno describe un modelo de factor de descuento estocástico (SDF) para valorar la sección transversal de rendimientos empresariales de US. En vez de estimar primero los factores y aplicarlos después, aprende directamente ponderaciones por empresa y…
Este cuaderno consulta registros de backtests en nueve estudios de caso y prepara tablas comparables para análisis posteriores. Organiza los resultados por clase de activo y frecuencia de los datos, y registra el rendimiento en las etapas de señal,…
Este cuaderno presenta un puente de despliegue entre un flujo de aprendizaje automático sin conexión y el motor de trading LEAN de QuantConnect. Selecciona de forma reproducible una ejecución del modelo desde un registro, exporta sus predicciones del periodo…
Este cuaderno evalúa cuatro señales derivadas de noticias —sorpresa ponderada, sentimiento medio, cambio del sentimiento y cobertura de artículos— frente a los rendimientos futuros de las acciones. Calcula un coeficiente de información de Spearman…
Este documento describe el ajuste de redes convolucionales temporales a características de microestructura de nivel intraminuto de NASDAQ 100. Las convoluciones causales impiden que una predicción use observaciones posteriores, mientras que la dilatación…
Este documento describe un backtest fuera de muestra de un año de straddles de opciones del S&P 500. Aplica predicciones de un modelo reajustado con el historial anterior al periodo de reserva, junto con la estrategia, la asignación, la concentración, el…