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 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…
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…
Este cuaderno construye varios esquemas de muestreo a partir de un día de operaciones de NASDAQ ITCH para una acción: barras de tiempo calendario, ticks, volumen, importe, desequilibrio y rachas. Compara sus propiedades estadísticas, incluida la normalidad y…
Este cuaderno muestra dos monitores secuenciales aplicados a errores de predicción de validación de dos configuraciones de modelos lineales de acciones: un detector de cambio de media con dos ventanas y un monitor de frecuencia de días malos. Cada detector…
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 cuaderno aplica aprendizaje automático doble (DML) para estimar el efecto del momentum que excluye el periodo más reciente sobre los rendimientos futuros de ETF, una pregunta causal distinta de predecir rendimientos. Modela el resultado y el tratamiento…
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 convierte las posiciones institucionales declaradas en los formularios 13F en un grafo bipartito de instituciones y acciones, y obtiene variables para investigación, como la similitud de copropiedad de acciones, la amplitud y concentración de…
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 cuaderno estudia cómo calibrar barras temporales, de ticks, volumen, dólares y desequilibrio usando varias sesiones de datos de operaciones market-by-order de NVDA. Filtra las operaciones a las horas regulares de negociación, usa las etiquetas de lado…
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 crea características basadas en modelos para investigar opciones del S&P 500 a partir de las rentabilidades del subyacente. Ajusta GJR-GARCH, que da más peso a los shocks de rentabilidad negativos, y un modelo de volatilidad estocástica cuya…
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 explica cómo descomponer las rentabilidades y el riesgo de ETF mediante CAPM y regresiones de factores Fama–French. Estima exposiciones de toda la muestra con errores estándar robustos a heterocedasticidad y autocorrelación, sigue la evolución…
Este cuaderno adapta Word2Vec skip-gram a las posiciones institucionales: trata cada cartera 13F como una frase, cada identificador de acción como un token y el rango del tamaño de la posición como orden de los tokens. Las posiciones cercanas forman el…
Este cuaderno presenta un modelo generativo inspirado en GT-GAN para series financieras muestreadas a intervalos irregulares, como barras de ticks, volumen o dólares. Su codificador, generador, discriminador y decodificador utilizan dinámicas de Neural ODE…
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 los contratos sobre eventos liquidados en criptomonedas de Polymarket con la plataforma regulada Kalshi como fuentes de datos alternativos. Explica cómo las normas de acceso, los activos de liquidación, los límites de posición y las…
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 muestra comprobaciones de drift de características en indicadores de momentum y técnicos de ETF durante periodos tranquilos y de estrés, y en perpetuos de criptomonedas con datos del índice de prima en distintos regímenes de mercado. Compara el…
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…