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 describe la reconstrucción de un libro de órdenes limitadas NASDAQ para un solo símbolo y un solo día a partir de datos ITCH de mensajes por orden. Procesa mensajes de alta, ejecución, cancelación, eliminación y sustitución, y mantiene cada…
Este cuaderno analiza un corpus de informes anuales antes de indexarlo para la investigación financiera. Destaca cuatro problemas de datos que no revelan los recuentos de filas ni las comprobaciones de valores nulos: la diferencia entre el cierre del…
Este cuaderno evalúa si un LSTM puede aprovechar el orden de los historiales de características de ETF para mejorar los modelos lineales con características planas y de boosting de gradiente. Contrasta la población de secuencias declarada con los datos…
Este cuaderno usa un panel sintético de activos para mostrar PCA instrumentado, donde las cargas factoriales dependen linealmente de características observadas antes de los rendimientos. Los mínimos cuadrados alternos estiman el mapeo de características a…
Este cuaderno explora ARIMA como generador de variables para modelos que pueden usar sus resultados junto con otros predictores. Explica cómo los gráficos ACF y PACF pueden sugerir órdenes del modelo, cómo los criterios de información pueden comparar órdenes…
Esta referencia describe conjuntos académicos de datos de rendimientos de factores de la biblioteca Fama-French y AQR para analizar estrategias y modelar factores. La oferta de Fama-French incluye series de mercado, tamaño, valor, rentabilidad, inversión y…
Este registro de un agente de investigación analiza si la Reserva Federal elevará el límite superior de su tipo objetivo durante 2026. Incluye un precio de mercado, búsquedas y estimaciones de probabilidad del agente. La primera justificación se inclina por…
Este cuaderno explica cómo el aprendizaje automático doble (DML) estima si el momentum de FX afecta a los rendimientos futuros tras ajustar por los factores de confusión configurados. Distingue esta pregunta sobre intervención de la predicción: los modelos…
Este cuaderno presenta diagnósticos ligeros de falsificación para el triaje de características y distingue explícitamente la coherencia con un mecanismo de la identificación causal. Primero analiza características de ETF en distintos horizontes de…
Este cuaderno entrena Skip-gram Word2Vec con frases etiquetadas de noticias financieras y explica cómo sus vectores representan palabras que aparecen en contextos similares. Describe la función del tamaño de vector, la ventana de contexto, la frecuencia…
Este cuaderno evalúa características de ETF una a una, calculando un coeficiente de información de rango entre los valores de cada característica y las rentabilidades mensuales posteriores para cada fecha. Analiza características financieras y derivadas de…
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…
Este cuaderno muestra cómo ajustar tres puntos de control de transformers para clasificar el sentimiento de frases financieras en tres clases, y cómo evaluarlos con precisión, F1 macro y matrices de confusión. Usa una división estratificada en conjuntos de…
Este cuaderno estima el efecto ajustado de una medida continua de momentum de ETF sobre las rentabilidades futuras mediante aprendizaje automático doble. Compara una regresión sin ajustar con estimaciones de DML que controlan la volatilidad reciente y de más…
Este cuaderno explica cómo un autoencoder condicional amplía el análisis de componentes principales instrumentado (IPCA): conserva la estructura en dos etapas, en la que las características de los fondos se asignan a exposiciones a factores latentes y estas…
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 describe una familia de modelos de rendimiento de ETF que infieren direcciones latentes comunes en un conjunto de datos y usan características para estimar la exposición de los fondos. Distingue cinco enfoques: componentes principales…
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…