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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Esta clase explica por qué realizar muchas pruebas estadísticas aumenta la probabilidad de encontrar por azar relaciones aparentemente significativas. Ilustra el problema probando correlaciones de rangos de Spearman por pares entre series aleatorias…
Este módulo presenta comprobaciones posteriores al entrenamiento de generadores de series temporales, basadas en el enfoque de evaluación de TimeGAN. Mide la utilidad entrenando un predictor recurrente con secuencias sintéticas y probándolo con datos reales.…
Este cuaderno describe un backtest fuera de muestra de una estrategia seleccionada de financiación de perpetuos cripto. Reutiliza predicciones generadas con un historial de entrenamiento que termina antes del periodo de prueba y luego aplica la configuración…
El documento describe una canalización de características que combina precios de acciones con resúmenes de superficies de volatilidad implícita de opciones cotizadas. La hipótesis central es que las discrepancias entre la volatilidad implícita en las…
El documento muestra cómo convertir los informes semanales Commitment of Traders en características de posicionamiento para futuros. Explica las categorías de operadores de los formatos de informes de futuros financieros y de materias primas desglosados, y…
El documento explica cómo un factor de descuento estocástico (SDF) estima un núcleo de valoración que debería valorar todos los activos, en lugar de estimar factores de rentabilidad comunes. Describe el entrenamiento adversarial: una red propone el factor de…
Este cuaderno usa Optuna para ajustar XGBoost, LightGBM y CatBoost en un conjunto de datos de características de empresas dividido temporalmente. La búsqueda de cada biblioteca trata la función de pérdida —error cuadrático medio o error absoluto medio— como…
Este benchmark compara pandas y Polars en operaciones habituales de las canalizaciones de datos financieros, como características móviles, cálculos por grupos, transformaciones de ventanas, filtrado, uniones, lecturas diferidas, uso de memoria y manipulación…
Este documento describe un universo diario de candidatos ETF que abarca acciones, renta fija, materias primas y divisas. Expone un flujo de trabajo para descargar datos de mercado, cargarlos para analizarlos, inspeccionar la cobertura por símbolo y…
Este cuaderno explica cómo aplicar cuatro modelos de impacto de mercado en un backtest: sin impacto, impacto lineal, impacto de raíz cuadrada y una ley de potencia configurable. Cada modelo estima un movimiento de precio por acción con signo, según la…
Este cuaderno aplica TabM, un enfoque de redes neuronales tabulares, a filas de predicción de pares de divisas sin tratar los datos como una secuencia. Usa una infraestructura de ejecución compartida para ajustar el preprocesamiento dentro de cada pliegue de…
Este documento explica cómo convertir los informes semanales Commitment of Traders en características de posicionamiento para futuros. Describe las categorías de los informes para futuros financieros y materias primas físicas, cómo reflejan las posiciones…
Este documento explica cómo los modelos de Markov ocultos infieren regímenes de mercado no observados a partir de rendimientos y volatilidad reciente. Primero establece dos referencias transparentes: un umbral del índice de volatilidad para el estrés y el…
Este cuaderno implementa un pronóstico univariante de precios de cierre diarios de SPY usando PyTorch puro, sktime y Darts. Compara la experiencia práctica de cada interfaz, incluido el esfuerzo de implementación, las restricciones de instalación y el tiempo…
Este cuaderno explica una familia de modelos de ETF que representa los rendimientos mediante direcciones latentes compartidas y estima cómo las características de los fondos se relacionan con las exposiciones. Distingue cinco enfoques: componentes…
Este análisis compara modelos predictivos, de factores latentes y causales para una estrategia transversal de acciones del S&P 500, usando rendimientos futuros semanales. El conjunto de variables combina medidas de momentum y volatilidad de la renta variable…
Este cuaderno crea un panel diario de variables para una estrategia de clasificación long-short en veinte pares de FX. Agrupa barras spot de cuatro horas en sesiones que terminan con el rollover de las 5 PM de Nueva York y, después, construye variables de…
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…
Esta evaluación de solo lectura reconstruye la estrategia seleccionada a partir de resultados configurados del registro con cobertura completa. Sigue la progresión desde una referencia equiponderada hasta la asignación, los controles de riesgo y la…
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 análisis exploratorio explica cómo interpretar barras de un minuto creadas a partir de cotizaciones y operaciones de componentes del NASDAQ-100. Organiza los campos en familias que abarcan cotizaciones de compra y venta, ejecuciones, diferenciales,…
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…