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.
377 documentos
Este cuaderno convierte las declaraciones institucionales 13F en un grafo bipartito que conecta gestores con acciones y luego deriva características de propiedad por acción. Agrega posiciones duplicadas de gestor y acción, normaliza las etiquetas de los…
Este cuaderno compara seis asignaciones de cartera solo largas para un universo multiactivo de ETF. Utiliza contracción de la covarianza de Ledoit–Wolf para reducir la variación muestral que puede desestabilizar la optimización y compara el máximo de Sharpe,…
Este cuaderno muestra la frontera de despliegue entre un pipeline de aprendizaje automático sin conexión y el motor LEAN de QuantConnect. Selecciona un conjunto de predicciones mediante el registro del estudio de caso ETF, verifica la procedencia del…
Este documento explica un sistema de registro de ejecuciones para guardar entrenamientos de modelos, predicciones, estimaciones causales y backtests de distintos casos de estudio de trading. Describe cómo las configuraciones pasan de los ajustes de cada caso…
Este cuaderno convierte las posiciones institucionales 13F en un grafo que conecta gestores y acciones, con relaciones sectoriales y conexiones de posiciones que incluyen acciones, valor, periodo de declaración y fecha de publicación. Muestra consultas al…
Esta demostración amplía un flujo de trabajo de una sola orden a un rebalanceo diario para un universo fijo de acciones estadounidenses de gran capitalización US. Explica cómo comparar las posiciones actuales del bróker con los objetivos del modelo, crear…
Este capítulo sostiene que la investigación duradera en trading depende de un proceso disciplinado capaz de adaptarse a mercados cambiantes, evidencia ruidosa y costes de implementación. Distingue entre rupturas estructurales, regímenes, deriva de datos y…
Este cuaderno aplica una configuración ETF seleccionada previamente a su periodo de evaluación final (holdout). Obtiene las predicciones correspondientes al periodo de evaluación final a partir de la identidad y el punto de control del entrenamiento…
Este método de generación de índices de referencia crea una serie diaria de rendimientos equiponderados a partir de los activos declarados en un estudio de caso. Primero toma el último precio de cierre de cada símbolo en cada sesión, luego calcula los…
Este cuaderno crea el marco media-varianza de solo posiciones largas y plenamente invertido para un universo diversificado de ETF. Construye carteras factibles y una frontera eficiente; después, calcula pesos de máximo Sharpe y mínima varianza con…
Este cuaderno vuelve a calcular los resultados de las principales configuraciones de asignación de ETF bajo dos cuadrículas de costes, manteniendo fijas las predicciones, la concentración y las reglas de asignación. Compara el modelo del estudio de caso, con…
Esta configuración describe carteras mensuales de renta variable estadounidense long-short US, ordenadas por características de las empresas. Especifica un universo de casos completos con 46 características, decisiones a fin de mes, ejecución en la apertura…
Este cuaderno crea un backtest mensual de rotación de ETF, desde los rendimientos de la cartera hasta las operaciones simuladas. Ordena diez fondos por rendimientos ajustados al riesgo de periodos anteriores, aplica un régimen de curva de rendimientos del…
Esta configuración describe una estrategia diaria long-short de acciones US que clasifica un amplio universo de acciones según las predicciones del modelo, compra el decil superior y vende en corto el decil inferior con pesos iguales dentro de cada grupo.…
Este cuaderno convierte las clasificaciones de modelos en carteras sencillas de perpetuos cripto. En cada marca temporal de funding, una regla de entrada selecciona contratos de la parte superior o inferior de la clasificación y les asigna el mismo peso. La…
Este cuaderno muestra cómo convertir rendimientos brutos en rendimiento neto bajo supuestos explícitos de trading, financiación y gastos del fondo. La estructura de costes incluye diferencial e impacto de mercado, comisiones y tasas de bolsa, intereses de…
Este estudio vuelve a valorar combinaciones líderes de asignación de ETF y control del riesgo en dos cuadrículas de costes, manteniendo fija cada configuración de estrategia registrada. Una cuadrícula utiliza puntos básicos por operación; la otra, la…
Este material explica cómo evaluar una estrategia elegida con datos de validación mediante predicciones de un conjunto reservado independiente de 2021. Mantiene fijos la asignación seleccionada, la concentración, los controles de riesgo, el calendario de…
Este cuaderno explica un autoencoder condicional que modela los rendimientos de las acciones como cargas factoriales dependientes de características multiplicadas por factores latentes. Primero estima los rendimientos de carteras gestionadas por…
Este cuaderno estudia cómo afectan las reglas de asignación a las estrategias de ETF después de que un modelo haya clasificado los activos. Mantiene fijos los conjuntos de predicciones y el calendario de rebalanceo, selecciona la misma cesta de los k…
Este cuaderno prueba si la construcción de carteras puede rescatar una estrategia de NASDAQ-100 que pierde por los costes y opera en cada barra. Selecciona las mejores predicciones de referencia usando el universo de selección declarado y luego compara las…
Este cuaderno toma las principales configuraciones de predicción de validación de una referencia de señales con ponderación equitativa y prueba métodos de asignación alternativos sobre las mismas predicciones. Compara la ponderación basada en puntuaciones y…
Este cuaderno evalúa cómo funcionan conjuntos registrados de predicciones ETF al convertirlos en carteras. Combina cada conjunto de predicciones de validación con esquemas de entrada definidos, como distintas cantidades de posiciones entre las mejor…
Este módulo de Python describe métodos para cuantificar la incertidumbre en backtests de estrategias usando rendimientos diarios fuera de muestra. Combina intervalos de bootstrap por bloques estacionarios para estadísticas de series de rendimientos, un error…