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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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 décrit comment produire des prédictions hors échantillon pour une stratégie sélectionnée de financement de contrats perpétuels crypto. Il détermine la configuration à partir des résultats de validation, conserve le choix du point de contrôle et…
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…
Le document explique comment identifier des régimes de marché en divisant les rendements en fenêtres chevauchantes et en traitant chaque fenêtre comme une distribution empirique. Il mesure la distance entre les fenêtres à l’aide de quantiles appariés et…
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…
Ce document explique comment créer des prédictions pour une période de réserve de microstructure NASDAQ-100 mise de côté, à partir d’une configuration sélectionnée sur les données de validation. Il réajuste le modèle choisi en utilisant uniquement…
Cette étude de cas ajuste des modèles linéaires régularisés aux rendements de straddles vendeurs à la monnaie conservés jusqu’à l’échéance. Comme le revenu de prime plafonne le gain tandis que les pertes peuvent croître sans limite, quelques pertes sévères…
Ce notebook utilise des données réelles d’ETF pour déterminer si un signal de momentum reste utile lorsque sa rétrospective, le régime de marché et sa mise en œuvre varient raisonnablement. Il calcule les coefficients d’information transversaux entre le…
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 notebook construit quatre caractéristiques fondées sur des modèles pour la recherche sur les options S&P 500 : des prévisions de volatilité au jour suivant issues de GJR-GARCH et de la volatilité stochastique, ainsi que les écarts entre chaque prévision…
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…
Ce document présente un enregistrement structuré de l’état des agents de recherche, distinct de leur transcription de conversation. L’enregistrement conserve la question et la date limite, les éléments de preuve recueillis, les questions non résolues,…
Ce document étudie les sorties au niveau des positions ajoutées à une stratégie existante de contrats perpétuels crypto : stops fixes, stops suiveurs et sorties fondées sur le temps. Il explique que ces contrôles ne ferment que les positions sélectionnées…
Ce document explique comment l’interface de recherche d’un agent de prévision peut encadrer ses éléments de preuve et rendre son activité vérifiable. Un protocole indépendant du fournisseur renvoie des résultats typés avec la source, la date de publication,…
Ce notebook étudie la régularisation de modèles linéaires pour prévoir les rendements de paires de devises. Il distingue la colinéarité entre les caractéristiques d’entrée de la dépendance entre actifs : les paires de devises partagent des devises…
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…
Ce notebook convertit les prédictions de paires FX en résultats de trading de référence. À chaque instant de décision, il classe les paires, prend des positions longues et courtes de même taille, puis exécute les configurations de prédiction et les points de…
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 ajuste PatchTST comme membre d’un ensemble déclaré de modèles séquentiels pour les options du S&P 500. PatchTST divise une fenêtre rétrospective en segments de taille fixe, les représente sous forme de jetons et utilise l’attention pour apprendre…
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…
Cet utilitaire décrit un processus de diagnostic pour les artefacts de données produits par des chaînes de recherche quantitative. Il examine les valeurs manquantes, non finies et nulles, les valeurs distinctes, les quantiles et le comportement des queues…
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…