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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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1,076 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno convierte el carry de futuros —la diferencia de precio entre vencimientos cercanos— en características basadas en modelos. Describe pronósticos ARIMA de un paso por producto, medidas móviles de Fourier de la intensidad de los ciclos…

FuturosCarryAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

El documento describe un estudio de ablación para determinar si los embeddings de grafos aprendidos mejoran las predicciones de rendimientos bursátiles frente a las características tabulares habituales. Construye una red a partir de correlaciones históricas…

Renta variableAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este caso práctico expone un proceso de investigación para futuros perpetuos cripto y considera los pagos de financiación intercambiados entre posiciones largas y cortas en liquidaciones periódicas como una posible fuente de rentabilidad. Describe las etapas…

CriptoactivosFuturos perpetuosFuturosAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara pandas y Polars en operaciones de flujos de datos financieros, como cálculos móviles, resúmenes OHLCV agrupados, estadísticas de ventana, filtrado, uniones, lecturas diferidas de archivos, uso de memoria y procesamiento de cadenas.…

EstadísticaEjecuciónPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un flujo de trabajo TabM para modelos de pares de divisas. TabM aplica una pequeña red neuronal a cada fila de decisión, en lugar de tratar las observaciones como una secuencia. El cuaderno obtiene de la configuración la arquitectura y…

DivisasAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno desarrolla una matriz de características financieras para una hipótesis de momentum ETF entre activos: los activos con mejor rendimiento relativo podrían seguir superando a los demás durante el mes siguiente. Combina rentabilidades acumuladas…

MultiactivoImpulsoIndicadores técnicosEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento describe cómo reajustar la configuración seleccionada en etapas de validación anteriores con todo el historial apto anterior a -2021 y generar después predicciones para el conjunto de prueba de 2021. Deriva el intervalo de entrenamiento de la…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno comprueba si los árboles con boosting de gradiente mejoran la clasificación transversal de pares de divisas frente a un modelo lineal penalizado. El universo de FX incluye pares que comparten divisas, por lo que las observaciones son…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este módulo de utilidades facilita flujos de trabajo de aprendizaje profundo para series temporales financieras de varios activos. Resuelve alias de conjuntos de datos y carga datos canónicos de estudios de caso; después, crea secuencias de ventanas…

Aprendizaje automáticoMultiactivoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno construye características derivadas de precios para un amplio panel de acciones de US, como momentum, medias móviles y medidas de volatilidad. Está diseñado para ordenar unas acciones frente a otras mediante un filtro de negociabilidad,…

Renta variableImpulsoIndicadores técnicosEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara tres formas de orquestar un flujo de previsión de cuatro fases: composición directa en Python, una versión de CrewAI con instrucciones basadas en roles y una versión de LangGraph que delega en las mismas clases especializadas que la…

Aprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno crea características por minuto a partir de cotizaciones y operaciones de NASDAQ-100 para estudiar la presión de precios a corto plazo. Trata el desequilibrio normalizado del flujo de órdenes como principal candidato a señal y usa el spread, la…

Renta variableMicroestructura del mercadoEjecuciónIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

Este documento describe un libro contable para aplicar flujos de efectivo de financiación a posiciones en futuros perpetuos durante un backtest. En cada momento de financiación, usa la cantidad con signo de la posición, el precio de referencia actual,…

Futuros perpetuosPruebas retrospectivasValoración de derivadosGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno comprueba si los datos de divisas al contado de cuatro horas FX permiten una estrategia transversal diaria que ordene pares de divisas según su momentum y carry. Comprueba si los instrumentos declarados tienen precios en cada momento de…

DivisasImpulsoCarryEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara tres modelos lineales de previsión, un codificador Transformer y dos previsiones sin parámetros para los rendimientos diarios de SPY. Los modelos lineales convierten una ventana histórica en una previsión de varios días; algunas…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno configura una ejecución de previsión NLinear para pares de FX. El modelo utiliza una ventana retrospectiva fija y consecutiva y resta el último nivel observado, orientando el ajuste hacia los cambios durante esa ventana. Determina la ventana…

DivisasAprendizaje automáticoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Esta guía explica cómo convertir datos horarios de futuros continuos en barras diarias alineadas con las sesiones de negociación de CME. Como una sesión termina a las 4 PM, hora central, las barras del domingo por la tarde corresponden a la sesión del lunes…

FuturosMaterias primasMicroestructura del mercadoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este código define salvaguardas para la validación cruzada reproducible, el seguimiento de elegibilidad y las variables temporales específicas de cada pliegue. Normaliza los límites de los pliegues, compara los pliegues solicitados con los límites utilizados…

EstadísticaPruebas retrospectivasAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Este cuaderno plantea la predicción de rendimientos futuros de 21 sesiones de ETF como una tarea binaria: etiqueta los rendimientos positivos como alcistas y los demás como bajistas. Ajusta una regresión logística regularizada con L2 y L1 mediante pliegues…

Renta variableAprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno comprueba si un modelo LSTM puede extraer estructuras temporales de historiales de variables de ETF que quizá pasen por alto los modelos de variables planas. Antes del ajuste, determina la población de secuencias declarada en función de las…

Renta variableImpulsoAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno define rendimientos futuros de cierre a cierre para dos horizontes de negociación en una sección transversal de ETF. Cada horizonte se mide desde un cierre ajustado hasta el cierre de un número fijo de sesiones después. Explica por qué las…

Renta variableImpulsoEstadísticaPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este tutorial deriva la fracción de Kelly para una apuesta binaria maximizando el crecimiento logarítmico esperado de la riqueza y luego extiende la idea a rendimientos continuos y a una cartera multiactivo. Utiliza derivación simbólica y simulaciones con…

Dimensionamiento de posicionesConstrucción de carterasGestión del riesgoEstadística