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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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189 documentos

Machine Learning for Trading

El documento describe una canalización de características que combina precios de acciones con resúmenes de superficies de volatilidad implícita de opciones cotizadas. La hipótesis central es que las discrepancias entre la volatilidad implícita en las…

Renta variableOpcionesVolatilidadIndicadores técnicos
Machine Learning for Trading

El documento explica cómo un factor de descuento estocástico (SDF) estima un núcleo de valoración que debería valorar todos los activos, en lugar de estimar factores de rentabilidad comunes. Describe el entrenamiento adversarial: una red propone el factor de…

OpcionesValoración de derivadosAprendizaje automáticoInversión por factores
Machine Learning for Trading

Este análisis compara modelos predictivos, de factores latentes y causales para una estrategia transversal de acciones del S&P 500, usando rendimientos futuros semanales. El conjunto de variables combina medidas de momentum y volatilidad de la renta variable…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Esta evaluación de solo lectura reconstruye la estrategia seleccionada a partir de resultados configurados del registro con cobertura completa. Sigue la progresión desde una referencia equiponderada hasta la asignación, los controles de riesgo y la…

Renta variableOpcionesGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso describe cómo generar un conjunto de predicciones fuera de muestra para un modelo de opciones del S&P 500 ya seleccionado. La configuración de reserva se fija con los resultados de validación y luego se vuelve a ajustar con datos que…

OpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivasGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara coberturas aprendidas y analíticas para una call europea corta cuando el reajuste es discreto y el trading conlleva costes proporcionales. Define el PnL terminal autofinanciado a partir de las ganancias de cobertura, los costes de…

OpcionesValoración de derivadosVolatilidadGestión del riesgo
Machine Learning for Trading

Este documento describe un backtest fuera de muestra de un año de straddles de opciones del S&P 500. Aplica predicciones de un modelo reajustado con el historial anterior al periodo de reserva, junto con la estrategia, la asignación, la concentración, el…

OpcionesPruebas retrospectivasGestión del riesgoMercados de EE. UU.
Machine Learning for Trading

Este cuaderno especifica y ejecuta un análisis de doble aprendizaje automático del efecto de la prima de riesgo de varianza en los retornos de opciones cortas hasta el vencimiento. Antes de la ejecución, define el tratamiento, el resultado, los factores de…

OpcionesVolatilidadAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso ajusta modelos lineales regularizados a los retornos de straddles at-the-money cortos mantenidos hasta el vencimiento. La operación cobra las primas de las opciones call y put, lo que limita la ganancia máxima, pero puede generar…

OpcionesVolatilidadAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa una configuración de opciones del S&P 500 seleccionada previamente en un periodo reservado. Reutiliza las predicciones del modelo registradas y los ajustes de la estrategia, incluidos el calendario de señales, la asignación, la regla de…

OpcionesPruebas retrospectivasGestión del riesgoMercados de EE. UU.
Machine Learning for Trading

Este documento describe cómo reajustar la configuración seleccionada en etapas de validación anteriores con todo el historial apto anterior a -2021 y generar después predicciones para el conjunto de prueba de 2021. Deriva el intervalo de entrenamiento de la…

Renta variableOpcionesAprendizaje automáticoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno evalúa árboles con boosting de gradiente aplicados a datos de opciones sobre acciones, donde características como la volatilidad implícita, la asimetría, la estructura temporal y la prima de riesgo de varianza reflejan las expectativas del…

OpcionesRenta variableAprendizaje automáticoEstadística
Machine Learning for Trading

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…

OpcionesVolatilidadEstadísticaAprendizaje automático
Machine Learning for Trading

Esta guía organiza conjuntos de datos de renta variable US en datos de mercado, fundamentales de empresas, posicionamiento de inversores y características de empresas. Cataloga cargadores de barras diarias e intradía, opciones y registros de microestructura…

Renta variableMercados de EE. UU.Microestructura del mercadoOpciones
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara formas de cubrir una opción call europea vendida cuando el rebalanceo es discreto y las operaciones conllevan costes proporcionales. Define el P&L terminal autofinanciado y después entrena un modelo neuronal de cobertura para minimizar…

OpcionesAprendizaje automáticoGestión del riesgoEjecución
Machine Learning for Trading

Este análisis presenta la estructura de una cadena de opciones y examina una muestra de 2020 de opciones del S&P 500 sobre ocho activos subyacentes. Explica el grado de moneyness, el valor intrínseco y temporal, las griegas, la volatilidad implícita y la…

OpcionesVolatilidadValoración de derivadosMicroestructura del mercado
Machine Learning for Trading

Este análisis de viabilidad pregunta si los datos y supuestos de una estrategia semanal de short straddle con cobertura delta sobre componentes del S&P 500 son plausibles antes de ajustar un modelo. Explica cómo las opciones call y put con el mismo precio de…

OpcionesVolatilidadGestión del riesgoPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este cuaderno compara reglas de ponderación de cartera para vender straddles sobre símbolos seleccionados del S&P 500. Mantiene constantes los símbolos elegidos y modifica la asignación, con la ponderación equitativa como referencia. Los métodos incluyen…

OpcionesConstrucción de carterasDimensionamiento de posicionesPruebas retrospectivas
Machine Learning for Trading

Este estudio de caso evalúa una estrategia semanal short straddle con opciones del S&P 500 mediante backtests registrados. Selecciona una configuración de un universo líquido designado, ordena las candidatas según los datos de validación y evalúa la…

OpcionesRenta variablePruebas retrospectivasGestión del riesgo