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 vérifie si des plongements de graphes appris ajoutent de l’information prédictive à un modèle tabulaire pour les actions US. Il construit un réseau à partir des corrélations absolues des rendements mesurées avant la période cible, crée des…
Ce notebook compare plusieurs méthodes de mesure de la volatilité et développe des modèles de volatilité autorégressifs hétérogènes (HAR) ainsi qu’une analyse de la rugosité. Il utilise les rendements intrajournaliers pour estimer la variance réalisée de la…
Ce notebook compare le stockage en CSV, Parquet, Feather et HDF5 sur un tableau OHLCV déterministe d’un million de lignes. Il mesure le temps d’écriture, le temps de lecture après matérialisation des données, la taille des fichiers et les lectures ne…
Ce notebook présente un processus qui transforme les titres de l’actualité financière en signaux par action. Il nettoie et normalise un corpus d’actualités, supprime les doublons exacts ou correspondant à un préfixe au sein de groupes symbole-date et utilise…
Ce notebook explique le cycle de vie des données quotidiennes OHLCV : charger un historique initial, récupérer un petit lot de données sur une période qui chevauche la précédente, détecter les séances manquantes et résumer la fraîcheur et les problèmes de…
Ce notebook analyse les performances d’une stratégie de référence de momentum ETF à position longue uniquement, selon les conditions de marché entre 2010 et 2024. Il classe chaque rendement quotidien à l’aide de mesures de volatilité et de tendance connues…
Ce notebook applique des prévisions de caractéristiques d’entreprises sélectionnées précédemment et une configuration de portefeuille fixe à une période test d’un an. Il ne fait aucun nouveau choix concernant les prévisions, l’allocation, la concentration,…
Ce notebook étudie l’échantillonnage fondé sur l’information en construisant des barres d’imbalance en ticks et en volume à partir des données de transactions. Il vérifie une implémentation manuelle de l’imbalance en ticks par rapport à un échantillonneur de…
Ce notebook présente un processus de questions-réponses en lecture seule sur un graphe de participations institutionnelles construit à partir des déclarations 13F. Au lieu de générer des requêtes de base de données à partir du langage naturel, il dirige les…
Ce document présente la connexion d’une stratégie de momentum ETF sur cinq jours à Alpaca au moyen d’une interface de stratégie commune. La stratégie suit le momentum sur SPY, QQQ et IWM, et produit des signaux lorsqu’il franchit un seuil. Des adaptateurs…
Ce notebook estime si la part du volume signé initié par les acheteurs est associée aux rendements des 15 prochaines minutes, après prise en compte du spread relatif, de la volatilité réalisée récente et du rendement mensuel antérieur. L’apprentissage…
Ce notebook évalue les caractéristiques comptables et fondées sur les prix comme prédicteurs individuels des rendements des actions US américaines du mois suivant. Il calcule les corrélations de rang transversales mensuelles entre chaque caractéristique et…
Ce notebook compare des modèles prédictifs qui classent les actions NASDAQ-100 selon leur rendement des 15 prochaines minutes, à partir d’informations intrajournalières de microstructure telles que les écarts acheteur-vendeur, le déséquilibre de profondeur,…
Ce notebook présente un cycle opérationnel pour une stratégie actions ETF : actualiser les données de marché, calculer des caractéristiques financières, réentraîner un modèle Ridge, produire des prédictions transversales à jour, les rejouer dans un moteur de…
Le document décrit un backtest spécialisé pour une stratégie hebdomadaire sur options du S&P 500. Chaque cohorte sélectionne les composants les mieux classés, vend des options d’achat et de vente proches du cours actuel, avec environ un mois avant…
Ce notebook décrit une méthode pour transformer les déclarations trimestrielles de gestion et d’analyse (MD&A) des sociétés du S&P 500 en caractéristiques de trading. Il utilise les dates d’acceptation des dépôts comme ancrage point-in-time, regroupe les…
Ce notebook examine les données de transactions et de cotations AlgoSeek à la granularité des ticks pour AAPL pendant le krach boursier de mars 16, 2020. Il filtre les heures normales de négociation, distingue les transactions des mises à jour NBBO et étudie…
Ce notebook évalue les stop-loss par position, les stops suiveurs et les sorties à durée limitée sur les configurations de l’étape d’allocation d’une stratégie intrajournalière NASDAQ-100. Les décisions sont prises toutes les quinze minutes, tandis que le…
Ce notebook décrit un transformer par blocs pour la prévision séquentielle dans une étude sur les actions et options du S&P 500. Il divise une fenêtre temporelle en blocs contigus et représente chaque bloc par un jeton, permettant à l’attention de comparer…
Ce notebook présente l’analyse en composantes principales instrumentée (IPCA) pour un panel évolutif d’actions US. L’PCA traditionnelle attribue à chaque action une charge ajustée, qui ne couvre pas naturellement les titres absents de l’échantillon…
Ce notebook de caractéristiques ETF explique comment des modèles statistiques ajustés peuvent laisser fuiter des informations futures par leurs paramètres estimés, même lorsque leurs formules n’utilisent que des observations passées. La solution consiste à…
Ce notebook étudie le gradient boosting sur un panel d’actions US, en faisant varier la capacité des arbres, la fonction objectif et le point de contrôle d’entraînement sur trois horizons de rendements futurs. Il explique comment des arbres peu profonds…
Ce notebook présente les explications SHAP d’un modèle LightGBM qui prévoit les rendements futurs ETF. TreeSHAP fournit les contributions des caractéristiques pour chaque prévision et des synthèses globales d’importance. Les graphiques en essaim et de…
Ce chapitre présente les données de marché comme le résultat des règles de trading, de la liquidité et du comportement des participants. Il passe en revue les données, des meilleures cotations aux flux par ordre, puis décrit l’analyse des messages de marché…