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 cuaderno evalúa cuatro señales derivadas del texto de noticias: sorpresa ponderada, sentimiento medio, momentum del sentimiento y cobertura de artículos. Utiliza rendimientos futuros preparados en una fase anterior de construcción de variables y luego…
Este capítulo trata los costes de transacción como una limitación durante toda la investigación y puesta en producción de estrategias, desde la evaluación de factores y el backtesting hasta la construcción de carteras, la supervisión del riesgo y el…
El cuaderno muestra cómo ajustar LightGBM para predecir rendimientos de ETF con el muestreador TPE de Optuna. Busca configuraciones de estructura de árboles, muestreo y regularización; utiliza la parada temprana para elegir las rondas de boosting y un…
Este capítulo presenta un flujo de investigación para usar modelos predictivos en trading, donde las previsiones estables fuera de muestra pueden ser más importantes que las estimaciones insesgadas de los coeficientes. Trata métodos de regresión regularizada…
Este cuaderno explica cuándo resulta más claro simular una estrategia de trading barra a barra con un estado cambiante que expresarla mediante señales o ponderaciones precalculadas. Contrasta los backtests basados en matrices, rápidos y prácticos para…
Este cuaderno compara la búsqueda exhaustiva en cuadrícula con el muestreador bayesiano TPE de Optuna para ajustar un modelo LightGBM en una tarea de predicción de rentabilidad futura de ETF. Primero asigna a ambos métodos el mismo presupuesto de pruebas en…
Este capítulo presenta la investigación de estrategias como el diseño y la evaluación de un proceso de decisión ejecutable, desde la idea económica inicial hasta el tamaño de las posiciones, las restricciones, los costes y las pruebas en condiciones…
Este cuaderno define etiquetas de rentabilidad futura para un panel de renta variable de US y explica por qué su construcción afecta a todos los modelos y backtests posteriores. Especifica ventanas de rentabilidad con precios ajustados medidas en sesiones de…
Este cuaderno entrena redes neuronales TabM para clasificar ETF con la misma tabla plana de características que los modelos lineales y de boosting. Cada miembro del ensemble comparte un backbone de dos capas, pero tiene su propio vector de escala y capa de…
Este cuaderno describe el ajuste de PatchTST a datos de un minuto de NASDAQ-100 para predecir rentabilidades en varios horizontes futuros. El modelo agrupa observaciones consecutivas en bloques y aplica atención entre ellos, lo que reduce el número de…
Este cuaderno comprueba si los datos históricos de ETF permiten aplicar una estrategia de clasificación mensual antes de ajustar un modelo o hacer predicciones. Evalúa el universo negociable usando la liquidez del año anterior, cuenta los fondos aptos en las…
Este cuaderno compara formas de asignar capital a posiciones de renta variable de US, manteniendo fijos el modelo, el checkpoint, las fechas de rebalanceo y las acciones seleccionadas. Examina ponderaciones basadas en la intensidad de la predicción, la…
Este cuaderno explica una GAN Wasserstein incondicional basada en signatures GAN para generar series temporales financieras. Transforma las rentabilidades en trayectorias aumentadas, calcula signatures truncadas de las trayectorias y entrena un generador…
Este cuaderno evalúa stop loss, trailing stop y salidas de duración fija en estrategias seleccionadas de renta variable de US. Un stop loss responde a las pérdidas desde la entrada; un trailing stop, a los descensos desde el máximo de la posición; y una…
Este cuaderno evalúa TSMixer como modelo global de secuencias para un panel de ETF. El modelo comparte parámetros entre fondos y utiliza el historial y las covariables propias de cada uno; sus capas de mezcla aprenden relaciones temporales y dentro de cada…
Este cuaderno define objetivos de rentabilidad futura para una estrategia transversal de futuros que clasifica productos por estructura temporal, compra los de mayor carry y vende en corto los de menor carry. Distingue entre precios ajustados por rollover,…
Este cuaderno describe el uso de TSMixer para predecir rendimientos de acciones a partir de ventanas ordenadas de las características de cada acción. Cada ejemplo contiene 60 sesiones consecutivas; se excluyen las ventanas que atraviesan huecos en el…
Este cuaderno convierte predicciones de validación de varias familias de modelos en carteras long-short con ponderación igual. Ordena las acciones según el rendimiento previsto, compra las principales y vende en corto las últimas, y prueba distintos niveles…
Este cuaderno compara modelos de comisiones para renta variable y futuros junto con varios modelos de slippage, y destaca que sus unidades y supuestos difieren. Las comisiones porcentuales se mantienen constantes como proporción del nominal, mientras que los…
Este documento explica un modelo factorial de autoencoder supervisado para predecir rendimientos de acciones en un contexto de investigación sobre análisis de opciones de renta variable. A diferencia de PCA, IPCA y un autoencoder condicional no supervisado,…
Este documento describe un backtest fijo fuera de muestra para una estrategia seleccionada de futuros CME. La configuración, las predicciones, el asignador, la frecuencia de rebalanceo, la concentración y los supuestos de costes de transacción se heredan de…
Este cuaderno estudia modelos lineales de predicción para una sección transversal de productos de futuros CME, con columnas de características agrupadas en familias relacionadas, como carry, momentum, volatilidad y medidas de riesgo móviles. Como las…
Este análisis educativo compara cuatro diseños de redes neuronales en una misma tarea: predecir el siguiente rendimiento diario a partir de una ventana reciente de rendimientos. Un conjunto combinado de ocho fondos cotizados ofrece distintas exposiciones de…
Este cuaderno audita el conjunto completo de predicciones canónicas de validación para un estudio de pares FX. Comprueba la identidad de los modelos, la disponibilidad de artefactos, la integridad, la cobertura de las etiquetas configuradas y si las…