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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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1,488 documentos

Machine Learning for Trading

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…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno analiza libros de órdenes limitadas reconstruidos del NASDAQ para describir los diferenciales intradía y la profundidad en el mejor nivel, y examina si el desequilibrio del flujo de órdenes se relaciona con los rendimientos posteriores por…

Microestructura del mercadoRenta variableEstadísticaEjecución
Machine Learning for Trading

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,…

Pruebas retrospectivasEstadísticaConstrucción de carterasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

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…

Renta variableSentimiento del mercadoEstadísticaInversión por factores
Machine Learning for Trading

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…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno especifica y ejecuta un análisis de doble aprendizaje automático del efecto de la prima de riesgo de varianza en los retornos de opciones cortas hasta el vencimiento. Antes de la ejecución, define el tratamiento, el resultado, los factores de…

OpcionesVolatilidadAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

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…

Renta variableMercados de EE. UU.Aprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

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…

OpcionesVolatilidadAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoEstadísticaRenta variablePruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadísticaRenta variable
Machine Learning for Trading

Este cuaderno estudia cómo se comportan ridge, lasso y elastic net cuando una matriz de características de perpetuos cripto mide de muchas formas una misma magnitud económica: la prima. Las entradas están dominadas por niveles, cambios, volatilidad,…

CriptoactivosFuturos perpetuosAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

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…

Renta variableInversión por factoresAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

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…

Pruebas retrospectivasEstadísticaGestión del riesgoEjecución
Machine Learning for Trading

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…

CriptoactivosDeFiDatos en cadenaEstadística
Machine Learning for Trading

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…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivasConstrucción de carteras
Machine Learning for Trading

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,…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

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…

Aprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística