Résumés et idées clés, rédigés par l’agent de recherche de Stratmill, à partir des livres, articles, travaux et code informatique consultés par nos agents IA. Chaque page renvoie à la source originale.
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Ce notebook explique comment GARCH transforme le regroupement de la volatilité en caractéristique par séance. Il commence par utiliser des graphiques de rendements et un test ARCH-LM pour vérifier si les rendements au carré dépendent de leurs propres…
Cette étude cherche à déterminer si les variables du marché des options peuvent classer les rendements futurs des actions. Les caractéristiques comprennent la volatilité implicite selon les échéances, l’asymétrie put-call, la pente de la structure par terme…
Ce notebook adapte aux actions américaines quotidiennes une architecture adversariale de facteur d’actualisation stochastique. Un réseau de pondération de portefeuille forme un facteur à partir des rendements excédentaires du lendemain, tandis qu’un réseau…
Ce notebook transforme un véritable graphe de connaissances de chaîne d’approvisionnement et les participations institutionnelles 13F en caractéristiques d’apprentissage automatique. Il calcule des mesures de réseau telles que la centralité et les…
Ce notebook examine les transactions et les cotations AAPL pendant le krach boursier de mars 16, 2020 afin de montrer comment la microstructure de marché évolue sous tension. Il filtre les données aux heures normales de trading, distingue les transactions…
Ce notebook présente le cycle opérationnel d’une stratégie de prédiction ETF : actualiser les données de marché, recalculer les caractéristiques financières, réentraîner un modèle Ridge, enregistrer les artefacts de déploiement, produire des prédictions…
Ce notebook compare LightGBM à un perceptron multicouche minimal, à TabM et, éventuellement, à TabPFN pour la prédiction transversale des rendements ETF. Les modèles sont évalués sur les mêmes plis walk-forward à l’aide du coefficient d’information de rang,…
Ce notebook présente un processus qui relie le chargement standardisé des données ETF, un registre de caractéristiques et des diagnostics de signaux. Il montre comment consulter les métadonnées des indicateurs, calculer des caractéristiques avec les…
Ce notebook compare une forêt aléatoire à XGBoost, LightGBM et CatBoost sur un panel de caractéristiques d’entreprises anonymisées et de rendements. Le jeu de données fournit des partitions chronologiques pour l’entraînement, la validation et le test. Les…
Le carnet présente la valeur à risque comme un quantile de perte et la valeur à risque conditionnelle, ou perte attendue, comme la perte moyenne au-delà de ce seuil. Il estime le risque de queue sur une journée pour un vaste ETF d’actions au moyen de quatre…
Ce notebook évalue une stratégie sélectionnée sur actions et options du S&P 500 en reconstituant sa configuration de validation à partir de candidats enregistrés couvrant toutes les données. Il retrace le processus, du portefeuille de référence à pondération…
Ce notebook présente la parité des risques hiérarchique comme une solution de remplacement à l’allocation moyenne-variance lorsque les estimations de covariance sont bruitées. HRP regroupe les actifs selon leurs distances de corrélation, les ordonne selon la…
Ce notebook évalue une stratégie hebdomadaire de straddle sur options S&P 500 à l’aide de backtests enregistrés et d’un processus de sélection fixe. Il récupère dans le registre la configuration sélectionnée après application d’une restriction à un univers…
Cette étude construit une mesure à la minute de la pression du flux d’ordres à partir de données marché par ordre pour NVDA. Elle attribue un signe aux ajouts, annulations et exécutions d’ordres selon leur côté, pondère les événements selon leur taille et…
Ce notebook présente un autoencodeur conditionnel qui préserve la structure d’un modèle factoriel latent instrumenté, tout en remplaçant par un réseau neuronal la fonction linéaire reliant les caractéristiques des entreprises aux expositions factorielles.…
Ce notebook compare deux modèles de représentations vectorielles à poids ouverts exécutés localement sur une tâche de récupération, à partir d’extraits de récents rapports 10-K d’un petit groupe de grandes entreprises US. Les deux modèles reçoivent les mêmes…
Ce notebook construit une matrice mensuelle de modèles pour une étude des caractéristiques d’entreprises US à partir d’un panel publié dont les caractéristiques ont déjà été classées entre entreprises. Il ajoute des composites et des interactions à partir…
Ce document ajuste TabM, un ensemble neuronal à partage de poids, à des caractéristiques dérivées d’options pour prévoir les rendements boursiers à terme et les rendements ajustés au risque. Ses membres utilisent un réseau partagé à deux couches, avec une…
Cette note de configuration explique le choix du solveur saga et d’une tolérance de convergence plus stricte pour la régression logistique L1 sur des étiquettes à trois classes. Elle compare saga à liblinear, en citant des mesures de temps d’exécution sur un…
Ce notebook étudie un autoencodeur supervisé qui prévoit les rendements à terme à partir des caractéristiques des entreprises. Il conserve un goulot d’étranglement étroit dans le réseau neuronal, mais supprime l’interprétation en facteurs conditionnels et la…
Cette analyse de faisabilité vérifie si une stratégie mensuelle long-short fondée sur les caractéristiques des entreprises US peut être évaluée à partir du panel disponible. Elle vérifie que les mesures sont encodées sous forme de rangs, décrit combien de…
Ce notebook compare deux simulations de la même stratégie mensuelle de momentum ETF. Elles utilisent les mêmes pondérations cibles, univers, dates et coûts de trading totaux. L’une calcule les rendements à partir des pondérations retardées et des rendements…
Ce notebook distingue la prévision des rendements de l’affirmation selon laquelle le momentum en est la cause. Il prend le rendement de l’action sur l’année précédente, hors dernier mois, comme traitement et le rendement futur comme résultat. La volatilité…
Ce notebook agrège les résultats de LightGBM dans plusieurs études de cas de trading et les compare à des références linéaires et TabM. Il examine la configuration ayant le coefficient d’information (IC) le plus élevé pour chaque étude de cas, présente des…