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 tutorial presenta las Series y los DataFrames de pandas como estructuras para organizar, filtrar, transformar y analizar datos financieros. Las Series contienen datos unidimensionales etiquetados, mientras que los DataFrames organizan varias columnas…
Esta clase explica cómo las variables aleatorias representan resultados inciertos y cómo las distribuciones de probabilidad describen su comportamiento. Distingue los resultados discretos, resumidos por una función de masa de probabilidad, de los valores…
Esta clase examina por qué los coeficientes de regresión pueden cambiar considerablemente entre muestras y limitar la fiabilidad del modelo con datos nuevos. Utiliza ejemplos de regresión lineal simple para mostrar cómo una muestra pequeña y las…
Esta clase presenta los modelos de factores como regresiones que explican los rendimientos de un activo mediante otras series de rendimientos. Estima el beta de un activo respecto a una referencia a partir de rendimientos históricos y después utiliza una…
Esta clase explica el apalancamiento como el uso de préstamos para aumentar el capital invertido en una estrategia de trading. Define el ratio de apalancamiento y utiliza ejemplos de un solo periodo para mostrar cómo los fondos prestados pueden amplificar…
Esta clase explica cómo el Modelo de Valoración de Activos de Capital relaciona los rendimientos esperados de los activos con una tasa libre de riesgo y la exposición al riesgo general del mercado. Distingue el riesgo diversificable y específico de una…
Esta clase presenta el valor en riesgo (VaR) de una cartera como un umbral de pérdidas asociado a un nivel de cobertura elegido y después demuestra el VaR histórico calculando un percentil bajo de los rendimientos ponderados de la cartera durante una ventana…
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 distingue entre el volumen de acciones y el volumen en dólares, y explica por qué los datos de barras pueden mostrar precios medios, ponderados por volumen o de la última operación. Describe patrones intradía habituales del volumen en la renta…
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…
El documento explica una estrategia de acciones long-short transversal: clasificar acciones con un modelo, comprar las mejor clasificadas y vender en corto las peor clasificadas con una exposición equilibrada en dólares. Presenta la señal de clasificación…
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 explica cómo la selección del universo determina qué valores puede elegir un algoritmo de trading y cómo puede influir tanto en el comportamiento de la estrategia como en el riesgo. Presenta un filtro diario de acciones ordinarias clasificadas por…
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…