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.
93 documentos
Este cuaderno analiza libros de órdenes limitadas reconstruidos del NASDAQ para describir los diferenciales intradía y la profundidad en el mejor nivel, y examina si el desequilibrio del flujo de órdenes se relaciona con los rendimientos posteriores por…
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 notebook contrasta la clasificación de operaciones de Lee-Ready con las etiquetas del lado agresor en datos de Nasdaq ordenados por orden. Reconstruye el libro de órdenes limitadas a partir de mensajes de alta, modificación, cancelación, ejecución y…
Este documento presenta un método basado en eventos para mantener un número limitado de posiciones intradía. Las predicciones se alinean con las barras de precios usando la puntuación disponible más reciente, con un límite de antigüedad opcional. Las señales…
Este capítulo presenta los datos de mercado como resultado de las reglas de trading, la liquidez y el comportamiento de los participantes. Recorre los datos desde las cotizaciones del mejor precio hasta los flujos por orden, y luego describe cómo analizar…
Este documento compara cuatro fuentes de datos del mercado de acciones para estudiar operaciones, cotizaciones y libros de órdenes limitadas: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH e IEX HIST. Explica la granularidad, cobertura, coste o…
Este cuaderno construye medidas de microestructura del mercado a partir de datos de operaciones ITCH de NASDAQ, agrega las operaciones en barras intradía y distingue los indicadores indirectos de liquidez de las señales de flujo de órdenes y el estado del…
Este cuaderno compara modelos predictivos que ordenan acciones del NASDAQ-100 por su rendimiento en los próximos 15 minutos, usando información intradía de microestructura como diferenciales, desequilibrio de profundidad, volumen firmado e impacto en…
Este cuaderno describe una arquitectura inspirada en GT-GAN para sintetizar series temporales con marcas de tiempo realmente irregulares, como ticks o barras de volumen o dólares. Un codificador GRU-ODE transforma las observaciones en estados latentes,…
Este documento describe utilidades para cargar mensajes NASDAQ ITCH analizados y reconstruir un libro de órdenes limitadas a partir de altas, bajas, cancelaciones, ejecuciones y reemplazos de órdenes. Registra las acciones restantes por orden para que las…
Este cuaderno enseña a decodificar datos mensaje por orden de NASDAQ TotalView-ITCH desde su formato binario a registros estructurados. Explica el encuadre de mensajes y las estructuras específicas de cada tipo, muestra cómo desempaquetar campos y convierte…
Este cuaderno describe el ajuste de una red de memoria a corto y largo plazo a características de microestructura de un minuto de NASDAQ-100 para predecir rentabilidades futuras en varios horizontes. El modelo procesa paso a paso una secuencia retrospectiva…
Este análisis reconstruye órdenes limitadas individuales de NASDAQ a partir de mensajes ITCH de alta, eliminación, cancelación parcial, reemplazo y ejecución. Mide si las órdenes se cancelan o se ejecutan y cuánto tardan en llegar a esos eventos, usando…
El estudio utiliza aprendizaje por refuerzo profundo para convertir un pronóstico de trading a corto plazo en decisiones de colocación de órdenes limitadas y gestión del inventario en un libro de órdenes limitadas. Entrena a un agente en un entorno simulado…
El documento utiliza datos recientes de alta frecuencia para estudiar la suavidad con la que cambia la volatilidad a lo largo del tiempo. Informa de que la log-volatilidad se comporta aproximadamente como un movimiento browniano fraccionario con un exponente…
Este estudio modela secuencias de órdenes de alta frecuencia de acciones de seis sectores durante la guerra comercial entre 2018 y US. Utiliza una cadena de Markov de primer orden, en tiempo discreto y homogénea en el tiempo, comprueba el supuesto de Markov…
El documento presenta un estimador de correlación por cuadrantes con submuestreo para datos financieros de alta frecuencia. Aborda la dificultad de medir la correlación cuando la volatilidad cambia con el tiempo: el estimador estándar por cuadrantes es…
Este artículo desarrolla estimadores dispersos de volatilidad de alta frecuencia diseñados para mantener su robustez cuando la volatilidad al contado cambia bruscamente. Los estimadores propuestos aplican una penalización ℓ1 a métodos existentes y se centran…
Este estudio investiga repuntes recurrentes de volatilidad y volumen de negociación en los límites de uno y cinco minutos y de cuarto de hora en los mercados de criptomonedas. Analiza datos de operaciones de seis contratos perpetuos de Binance y utiliza los…
Este artículo propone un marco generativo para crear flujo de órdenes en mercados financieros con control sobre el comportamiento del mercado. Parte de que los métodos existentes para generar flujo de órdenes pueden reproducir mal los datos de mercado y…
El estudio examina cómo afectan la velocidad de reacción y la urgencia de trading a las estrategias automatizadas en mercados simulados con una bolsa, un libro público de órdenes limitadas y casación continua mediante doble subasta. La velocidad de reacción…
Este artículo relaciona el comportamiento del trading de alta frecuencia con dos propiedades observadas de los precios de los activos: el efecto apalancamiento, por el que se relacionan los rendimientos y la volatilidad, y la volatilidad rough, en la que la…
El artículo usa propiedades de escalado de los rendimientos de alta frecuencia agregados del S&P 500 para construir un modelo estocástico de martingala. El modelo busca reproducir las expectativas condicionales de la sesión matutina y luego se amplía para…
Este trabajo presenta un transformador generativo preentrenado para modelar series temporales financieras como secuencias de mensajes de órdenes. El modelo funciona como motor de generación de órdenes dentro de un simulador de eventos discretos, con el…