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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.

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34 documentos

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 si el valor total bloqueado puede servir como señal de datos alternativos para los retornos de ether. TVL agrega el valor en dólares de los criptoactivos depositados en protocolos de finanzas descentralizadas. Como es un saldo valorado a…

CriptoactivosDeFiDatos en cadenaEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno trata el valor total bloqueado como datos alternativos y evalúa la hipótesis de que las condiciones del capital en DeFi pueden ayudar a predecir los rendimientos de ether. Define TVL como el valor en dólares de los criptoactivos depositados en…

CriptoactivosDatos en cadenaDeFiEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa una serie del valor total bloqueado (TVL) de DeFi como datos alternativos para negociar ether. Organiza la revisión en torno a cuatro preguntas: si la serie se relaciona con las rentabilidades futuras, si los datos son sólidos y…

CriptoactivosDeFiDatos en cadenaEstadística
Machine Learning for Trading

Este caso de estudio evalúa los datos de valor total bloqueado de DeFi Llama como posible entrada para un flujo de investigación de trading de Ether. Separa la fortaleza de la señal, la calidad de los datos, la idoneidad legal y el valor comercial; los…

CriptoactivosDeFiDatos en cadenaEstadística
Machine Learning for Trading

Este capítulo explica cómo construir investigación temporalmente coherente con datos fundamentales y alternativos sobre acciones, series macroeconómicas, futuros, criptoactivos y mercados de predicción. Sus métodos centrales son el almacenamiento bitemporal…

Pruebas retrospectivasEstadísticaAprendizaje automáticoDatos en cadena
Machine Learning for Trading

El capítulo sostiene que la disciplina de investigación reproducible es una fuente de ventaja en trading más duradera que cualquier estrategia individual. Presenta un flujo de trabajo basado en hipótesis falsables, evaluación fuera de muestra y correcciones…

Aprendizaje automáticoEstadísticaGestión del riesgoDeFi
arXiv papers

El documento examina cómo se relacionan las rentabilidades de criptoactivos en cinco ecosistemas de cadenas de bloques. Informa de que las fuertes subidas en una cadena suelen ir acompañadas de pérdidas en otras, un patrón distinto de la evolución conjunta…

CriptoactivosDatos en cadenaEstadísticaConstrucción de carteras
arXiv papers

El documento describe CryptoTrade, un agente de trading de criptomonedas basado en un modelo de lenguaje grande. Su enfoque combina información on-chain, que los autores califican de transparente e inmutable, con señales off-chain como las noticias, que…

CriptoactivosAprendizaje automáticoDatos en cadenaSentimiento del mercado
arXiv papers

El estudio examina si el texto de noticias y redes sociales puede mejorar las previsiones de precios de Bitcoin y Ethereum al combinarse con datos financieros y de blockchain. Compara modelos lingüísticos preentrenados y ajustados con métodos de sentimiento…

CriptoactivosAprendizaje automáticoSentimiento del mercadoDatos en cadena
arXiv papers

El documento presenta Real-CATS, un conjunto de datos destinado a apoyar el desarrollo y la evaluación de métodos para detectar direcciones de criptomonedas. Combina direcciones identificadas como delictivas en informes reales con direcciones benignas…

CriptoactivosAprendizaje automáticoDatos en cadenaEstadística
arXiv papers

Este estudio usa datos internos de la red Bitcoin y factores externos para predecir la dirección diaria del precio con varios modelos de aprendizaje automático. Evalúa esos pronósticos mediante una estrategia de trading con observaciones no vistas…

CriptoactivosAprendizaje automáticoGestión del riesgoPruebas retrospectivas
arXiv papers

Este estudio comprueba si los flujos en cadena predicen la rentabilidad y la volatilidad intradía de Bitcoin, Ethereum y Tether. Analiza intervalos de una a seis horas entre 2017 y 2023, y distingue los flujos hacia las plataformas de intercambio de los…

CriptoactivosDatos en cadenaVolatilidadOpciones
arXiv papers

El documento compara patrones cuantitativos de los mercados de criptomonedas con hechos estilizados asociados a mercados financieros consolidados. Estudia las distribuciones de rentabilidad, la agrupación de la volatilidad, las correlaciones multifractales…

CriptoactivosEstadísticaVolatilidadMicroestructura del mercado
arXiv papers

El documento presenta un marco para medir la mejora de precio en las subastas onchain de flujo de órdenes (OFA). Describe cómo atribuir las mejoras de ejecución a parámetros ajustables del sistema, como la calidad de las rutas, el uso de gas y la…

CriptoactivosDatos en cadenaEjecuciónMicroestructura del mercado
arXiv papers

El artículo modela la llegada de bloques de Bitcoin y los saltos de precios mediante un proceso de Hawkes multivariante, un marco de procesos puntuales que representa eventos capaces de provocar eventos posteriores. Utiliza datos públicos de la cadena de…

CriptoactivosDatos en cadenaEstadísticaReversión a la media
arXiv papers

El protocolo Lockchain usa el campo nLockTime obligatorio de cuatro bytes de las transacciones Bitcoin como encabezado compacto de metadatos para un metaprotocolo. Al limitar los valores codificados a un rango sin uso de marcas de tiempo Unix pasadas, asigna…

CriptoactivosDatos en cadenaMicroestructura del mercado
arXiv papers

Este estudio examina la duración de la tenencia de Bitcoin y la actividad de transacciones según la antigüedad, usando datos de la cadena de bloques. Indica que la distribución de los tiempos de tenencia tiene colas pesadas, con un exponente de ley potencial…

CriptoactivosDatos en cadenaEstadísticaMicroestructura del mercado
arXiv papers

Este capítulo examina cómo evolucionan la riqueza y el comportamiento de trading en sistemas de criptomonedas que emiten monedas nuevas mediante Proof of Stake. Primero estudia la acumulación de riqueza sin trading, prestando atención a cómo puede afectar el…

CriptoactivosDatos en cadenaConstrucción de carterasEstadística
arXiv papers

ManiScope es un sistema de análisis visual diseñado para ayudar a evaluar los riesgos de manipulación basada en operaciones en los mercados de criptomonedas, incluido el wash trading. Sus vistas coordinadas reúnen la distribución de la propiedad de los…

CriptoactivosMicroestructura del mercadoAprendizaje automáticoDatos en cadena
arXiv papers

Este estudio examina si mostrar públicamente las intenciones de trading reduce los costes de ejecución, y utiliza las órdenes TWAP nativas del protocolo en Hyperliquid como ejemplo de «trading transparente». Compara ejecuciones TWAP visibles con metaórdenes…

CriptoactivosFuturos perpetuosEjecuciónMicroestructura del mercado