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 análisis compara predicciones de varias familias de modelos entrenadas con características mensuales de acciones de US para pronosticar los retornos del mes siguiente. Se centra en el coeficiente de información transversal, que mide hasta qué punto un…
Este estudio de caso ajusta modelos lineales regularizados a los retornos de straddles at-the-money cortos mantenidos hasta el vencimiento. La operación cobra las primas de las opciones call y put, lo que limita la ganancia máxima, pero puede generar…
El documento explica cómo un registro de experimentos puede seguir un modelo desde su configuración de entrenamiento, pasando por las predicciones, hasta los resultados del backtest. Cada etapa recibe un identificador derivado de una especificación…
Este cuaderno compara métodos para descubrir relaciones entre los retornos de un panel de ETF: NOTEARS para grafos acíclicos dirigidos lineales contemporáneos, VAR-LiNGAM para estructuras retardadas e instantáneas, PCMCI para vínculos de independencia…
Este cuaderno muestra cómo ajustar hiperparámetros de LightGBM con el muestreador TPE de Optuna y usar como objetivo el coeficiente de información transversal. Combina la parada temprana para elegir el número de rondas de boosting con una función de poda…
Este capítulo presenta la construcción de carteras como el proceso de convertir previsiones de retorno, estimaciones de riesgo y restricciones en ponderaciones, apalancamiento y decisiones de reajuste. Propone un flujo de investigación para documentar las…
Este cuaderno explica cómo evaluar las salidas a nivel de posición y combinarlas con controles para toda la cartera. Compara las salidas fijas por stop-loss, toma de beneficios y tiempo con los stops dinámicos y progresivamente más estrictos; una salida…
Este cuaderno reúne cinco enfoques de factores latentes para modelar la sección transversal de los retornos de renta variable en el estudio de opciones del S&P 500. PCA estima movimientos comunes solo a partir de los retornos; IPCA transforma linealmente las…
Este cuaderno presenta el protocolo Rademacher Anti-Serum como una forma de tener en cuenta la selección de una estrategia ganadora entre varias estrategias probadas. Estima la complejidad empírica a partir de las trayectorias de rendimiento de las…
Este cuaderno desarrolla una política de salida con dos modelos para contratos perpetuos de criptomonedas con datos horarios. Un clasificador de entrada identifica retornos futuros inusualmente altos, mientras que un clasificador de salida predice si el…
Este cuaderno sintetiza resultados de nueve estudios de casos de mercado en un proceso acumulativo de filtrado de estrategias. Comprueba, por orden, si un modelo tiene un coeficiente de información positivo, si su configuración seleccionada presenta un…
Este cuaderno explica cuándo conviene expresar una estrategia con matrices precalculadas y cuándo resulta útil una simulación secuencial que actualiza posiciones, ejecuciones, efectivo, pérdidas y ganancias realizadas o patrimonio a lo largo del tiempo. Los…
Este cuaderno evalúa si el valor total bloqueado puede servir como señal de datos alternativos para los retornos de ether. TVL agrega el valor en dólares de los criptoactivos depositados en protocolos de finanzas descentralizadas. Como es un saldo valorado a…
Este cuaderno evalúa una configuración de opciones del S&P 500 seleccionada previamente en un periodo reservado. Reutiliza las predicciones del modelo registradas y los ajustes de la estrategia, incluidos el calendario de señales, la asignación, la regla de…
Este cuaderno explica un autoencoder supervisado para predecir la dirección de los retornos futuros de renta variable de US en varios horizontes. Su codificador alimenta un decodificador de reconstrucción, un clasificador auxiliar y un clasificador…
Este cuaderno crea un asignador de carteras que coloca una red de selección de variables al estilo Temporal Fusion Transformer antes de un codificador LSTM. La red de selección genera una representación vectorial de cada característica de entrada por…
Este cuaderno compara dos modelos de embeddings de pesos abiertos ejecutados localmente con fragmentos de informes 10-K recientes y un conjunto fijo de consultas de investigación financiera. Construye fragmentos de dos frases, genera embeddings de los mismos…
Este cuaderno evalúa stop-loss, trailing stops y salidas de duración fija como capas de gestión del riesgo en estrategias de futuros CME. Para cada horizonte de predicción, aplica reglas configuradas a la estrategia de origen con el Sharpe de validación más…
Este cuaderno audita las predicciones de validación registradas para un estudio de pares de FX. Comprueba que el catálogo incluya la población de modelos configurada, conjuntos completos de predicciones, artefactos disponibles e identidades de modelos…
Este análisis evalúa si las señales de trading seleccionadas parecen fiables comparando la evidencia del coeficiente de información (IC) con los ratios de Sharpe obtenidos al convertir las predicciones en posiciones. Agrega resultados de familias de modelos…
Este cuaderno estudia TabM, un diseño de red neuronal para datos tabulares, aplicado a características empresariales mensuales. Compara tres configuraciones predefinidas que aumentan la anchura de las capas ocultas y el número de miembros del ensemble,…
Este documento explica cómo evaluar con datos de reserva una estrategia de renta variable US seleccionada previamente, manteniendo fija su configuración. Obtiene el conjunto correcto de predicciones de reserva a partir de la identidad de entrenamiento y el…
El cuaderno diagnostica el rendimiento de una estrategia mensual fija de momentum de ETF en distintos entornos de volatilidad, tendencia y curva de tipos. Las etiquetas de régimen están diseñadas para conocerse antes del rendimiento que describen: la…
El cuaderno presenta un flujo de investigación autónomo en el que un modelo de lenguaje utiliza herramientas de propósito general para inspeccionar archivos, ejecutar comandos, consultar un registro de backtests y examinar datos. En lugar de codificar de…