Saltar al contenido

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.

Buscar en la biblioteca

35 documentos

Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe un backtest fuera de muestra de una estrategia seleccionada de financiación de perpetuos cripto. Reutiliza predicciones generadas con un historial de entrenamiento que termina antes del periodo de prueba y luego aplica la configuración…

CriptoactivosFuturos perpetuosCarryPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este documento describe las convenciones de acceso y alineación de datos para futuros perpetuos de criptomonedas y series relacionadas en cadena. Explica que las barras del índice de prima llevan la marca temporal de su hora de apertura: una barra de ocho…

CriptoactivosFuturos perpetuosDatos en cadenaDeFi
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa stop-loss, trailing stops y salidas de duración fija como capas de gestión del riesgo en estrategias de futuros CME. Para cada horizonte de predicción, aplica reglas configuradas a la estrategia de origen con el Sharpe de validación más…

FuturosGestión del riesgoPruebas retrospectivasCarry
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

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 crea variables basadas en reglas para una sección transversal de futuros de CME, centradas en el carry derivado del diferencial entre contratos de entrega próximos. También construye variables de momentum, volatilidad, forma de la curva y…

FuturosMaterias primasCarryImpulso
Machine Learning for Trading

Esta exploración de datos examina observaciones del índice de primas cada ocho horas para contratos perpetuos de criptomonedas con margen en USDT y explica cómo se relaciona la prima con los pagos de financiación. El índice utiliza los precios ejecutables de…

CriptoactivosFuturos perpetuosArbitrajeCarry
Machine Learning for Trading

Esta guía de datos presenta precios y volúmenes de futuros perpetuos de Binance junto con un índice de prima de ocho horas. Los registros horarios OHLCV describen la actividad del mercado, mientras que la prima mide la diferencia entre los precios perpetuos…

CriptoactivosFuturos perpetuosMercados al contadoCarry
Machine Learning for Trading

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,…

FuturosMaterias primasCarryEstadística
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso evalúa señales diarias de momentum y carry en un universo pequeño y correlacionado de pares de divisas al contado de G10. El flujo abarca comprobaciones de viabilidad y etiquetas de retornos futuros, características diseñadas y basadas…

DivisasImpulsoCarryPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno de ingeniería de variables construye variables que requieren información más allá del historial de precios de un solo activo. Para los futuros, calcula el rendimiento anualizado por roll a partir de los niveles contemporáneos de los contratos…

FuturosOpcionesCarryVolatilidad
Machine Learning for Trading

Este análisis explica cómo se relaciona el índice de prima de los futuros perpetuos de Binance con los precios al contado y cómo la plataforma transforma esa prima en financiación periódica. El índice usa los precios de compra y venta de impacto ejecutables…

CriptoactivosFuturos perpetuosCarryArbitraje
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa si los datos de contado FX de cuatro horas pueden respaldar una estrategia transversal diaria que clasifique pares de divisas mediante momentum y carry, compre los más fuertes y venda los más débiles. No ajusta ningún modelo ni realiza…

DivisasImpulsoCarryEstadística
Machine Learning for Trading

Esta configuración describe una estrategia diaria long-short con 20 pares de FX. Fija la hora de decisión al cierre de Nueva York, la ejecución en la siguiente barra, el tamaño equiponderado y señales de clasificación basadas en momentum o carry. También…

DivisasImpulsoCarryReversión a la media
Machine Learning for Trading

Este cuaderno describe cómo evaluar una estrategia seleccionada de financiación de perpetuos cripto en un periodo de prueba posterior. Reutiliza predicciones generadas con datos de entrenamiento que terminan antes de ese periodo, mantiene la señal, el método…

CriptoactivosFuturos perpetuosCarryPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este documento estudia las salidas a nivel de posición añadidas a una estrategia existente de perpetuos de criptomonedas: stops de pérdidas fijos, stops dinámicos y salidas basadas en el tiempo. Explica que estos controles solo cierran las posiciones…

CriptoactivosFuturos perpetuosGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno utiliza aprendizaje automático doble para estimar si el carry de futuros predice rendimientos posteriores de forma independiente de la volatilidad, el momentum y el rango transversal del carry. Elimina de carry y rendimientos la influencia de…

FuturosCarryAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno usa aprendizaje automático doble para estimar si el carry de futuros afecta a las rentabilidades posteriores después de ajustar por volatilidad, momentum y el rango transversal del carry. Distingue la explicación causal del rendimiento…

FuturosCarryAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este análisis comprueba si los datos de liquidación pueden respaldar una estrategia transversal semanal de futuros CME antes de ajustar ningún modelo. Evalúa si hay cotizaciones de suficientes productos en las fechas de rebalanceo para completar las carteras…

FuturosCarryGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno comprueba si los datos permiten respaldar una estrategia de futuros transversal semanal antes de ajustar ningún modelo. Describe un diseño que ordena productos de CME, abre posiciones largas en los contratos mejor clasificados y cortas en los…

FuturosMaterias primasCarryEjecución
Machine Learning for Trading

El documento explica cómo construir etiquetas de rendimientos futuros para una estrategia transversal de futuros que clasifica productos por estructura temporal. Distingue entre precios ajustados por rollover, apropiados para calcular rendimientos entre…

FuturosMaterias primasCarryPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

El documento describe tres características basadas en modelos y derivadas del carry de futuros: un pronóstico del carry de la siguiente sesión mediante ARIMA, medidas Fourier móviles de ciclos seleccionados y un modelo de Markov oculto de dos estados que…

FuturosCarryAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este documento describe un conjunto de datos de futuros de CME con barras horarias y diarias, contratos continuos del mes próximo y dos vencimientos diferidos en varios grupos de productos. Explica la cobertura del conjunto de datos, sus campos, opciones de…

FuturosCarryMaterias primasMicroestructura del mercado