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 artículo propone una medida estadística de la irreversibilidad temporal basada en contrastar subsecuencias de tendencias alcistas y bajistas en una serie de rendimientos. Define un índice de irreversibilidad como la divergencia de Kullback–Leibler entre…
Este estudio examina si los saltos en los precios de activos digitales de alta frecuencia ayudan a explicar los rendimientos en los mercados de criptomonedas. Se centra en saltos que se agrupan en torno a eventos excepcionales del mercado y considera cómo su…
El documento examina si los futuros perpetuos de criptomonedas pueden aplicarse a contratos binarios sobre eventos que se liquidan a cero o a uno. Deriva un problema de patrimonio final: una posición larga apalancada que permanece abierta hasta una…
El documento presenta los sistemas de aumento automático del mercado (AIMS), un marco propuesto para criptomonedas que busca reducir la dependencia del valor respecto a los volátiles precios de cambio. Describe un sistema que ajustaría el valor y la oferta…
Este estudio examina si los rendimientos y la volatilidad de Bitcoin mostraron memoria larga entre 2011 y 2017, y cómo cambió ese comportamiento con el tiempo. Estima el exponente de Hurst mediante el rango reescalado (R/S) y el análisis de fluctuaciones sin…
El artículo estudia cuánta información puede filtrar un mempool privado antes de que un ataque sándwich resulte rentable. El modelo utiliza un creador de mercado automatizado de producto constante sin comisiones y supone que los atacantes conocen el par de…
El documento describe dos distribuciones de probabilidad vinculadas a la distribución Generalized Tempered Stable (GTS): su proceso de Lévy conductor de fondo y una ley autodescomponible construida mediante ese proceso. También sitúa estas distribuciones en…
El documento presenta los mercados NFT como transparentes en principio, pero vulnerables a operadores sofisticados que aprovechan sus conocimientos técnicos, la mecánica de los protocolos y las ineficiencias del mercado. Describe el trading oportunista como…
Este estudio examina anomalías intradía en productos cotizados de Bitcoin y Ethereum que cotizan en Xetra y Nasdaq Stockholm, utilizando barras de un minuto desde enero de 2024 hasta diciembre de 2025. Su referencia identifica rendimientos negativos extremos…
Este artículo amplía la creación de mercado óptima a contratos perpetuos en los que las tasas de financiación evolucionan de forma estocástica. Como el inventario de un creador de mercado afecta tanto a la exposición al precio como a los flujos de caja de…
El estudio examina si el texto de noticias y redes sociales puede mejorar las previsiones de precios de Bitcoin y Ethereum al combinarse con datos financieros y de blockchain. Compara modelos lingüísticos preentrenados y ajustados con métodos de sentimiento…
El estudio examina las colas de las distribuciones de rendimientos de Bitcoin en distintos intervalos temporales y plataformas de intercambio digitales. Comprueba si existe un comportamiento de escalado común y estima el exponente de ley de potencias,…
El documento describe la aplicación del aprendizaje profundo por refuerzo al problema de trading de reversión a la media. Busca hacer más accesibles los métodos recientes de aprendizaje por refuerzo a los profesionales que, de otro modo, tendrían que elegir…
El documento compara el trading tradicional en cuadrícula con un enfoque dinámico para los mercados de criptomonedas. Primero analiza el valor esperado de una cuadrícula convencional bajo supuestos simples y concluye que su rendimiento esperado es…
El documento presenta Exeum, una plataforma descentralizada propuesta para emitir tokens digitales vinculados a activos del mundo real. Sus tokens vinculados están respaldados por activos virtuales negociados en un sistema donde los usuarios pueden abrir…
El documento examina por qué los modelos de lenguaje grandes más capaces a veces pueden operar con criptomonedas con menos eficacia que los modelos más débiles. Atribuye parte de este patrón a la preferencia de los modelos más potentes por la información…
El documento presenta Real-CATS, un conjunto de datos destinado a apoyar el desarrollo y la evaluación de métodos para detectar direcciones de criptomonedas. Combina direcciones identificadas como delictivas en informes reales con direcciones benignas…
Este estudio usa datos internos de la red Bitcoin y factores externos para predecir la dirección diaria del precio con varios modelos de aprendizaje automático. Evalúa esos pronósticos mediante una estrategia de trading con observaciones no vistas…
Este estudio presenta una señal de arbitraje estadístico de criptoactivos basada en la reversión a la media asociada a un factor de momentum destacado en los rendimientos de las criptomonedas. Describe un algoritmo y proporciona código fuente, aunque la…
PulseReddit combina debates a gran escala de Reddit con estadísticas de alta frecuencia del mercado de criptomonedas para estudiar si la información social puede contribuir al trading a corto plazo. El artículo evalúa sistemas multiagente basados en LLM que…
Este artículo predice la volatilidad realizada a corto plazo de Bitcoin mediante la codificación de instantáneas de datos del flujo de órdenes como imágenes. El tamaño y la dirección de las operaciones, junto con la información del libro de órdenes límite,…
Este documento describe un marco independiente del modelo para pronosticar la volatilidad de los activos mediante la extracción de un conjunto compacto de factores variables en el tiempo a partir de volatilidades realizadas. Los factores buscan captar los…
El documento presenta TiMi, un sistema multiagente para el trading cuantitativo que separa el desarrollo de una estrategia de trading de su ejecución minuto a minuto. Asigna a los modelos de lenguaje tareas especializadas, como interpretar información de…
Este artículo describe un modelo Long Short-Term Memory (LSTM) que predice la dirección del precio de las criptomonedas en un horizonte fijo de corto plazo, utilizando datos operación por operación de un periodo retrospectivo. Su flujo de trabajo incluye el…