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 carnet évalue si des données historiques sur les ETF peuvent soutenir une stratégie de classement mensuel avant la construction d’un modèle ou d’une prévision. Il vérifie l’éligibilité à chaque date à partir de la liquidité de l’année précédente, compte…
Ce carnet sélectionne des caractéristiques candidates pour une stratégie qui vend des options d’achat et de vente à la monnaie sur la même action, avec la même échéance, et conserve le straddle jusqu’à l’échéance. Pour chaque caractéristique, il mesure si…
Ce carnet compare la recherche par mots-clés BM25, les plongements denses, la fusion des rangs réciproques (RRF) et le reclassement par cross-encodeur sur des passages de rapports 10-K d’entreprises. Il construit chaque approche de recherche et évalue les…
Ce notebook compare des modèles LightGBM sur un panel d’actions US couvrant trois horizons de rendement. Sa grille fait varier le nombre de feuilles des arbres et les fonctions de perte, puis évalue chaque configuration à plusieurs étapes du nombre d’arbres.…
Ce notebook traite les données trimestrielles groupées sur les positions 13F de la SEC afin d’étudier la détention institutionnelle, le classement des gestionnaires et les réseaux de détention commune. Il sélectionne le dernier dépôt de chaque gestionnaire…
Ce notebook évalue des prévisions de validation issues de recherches sur les actions et les options en les transformant en portefeuilles d’actions acheteurs uniquement. Il utilise une référence équipondérée des K meilleurs titres, compare plusieurs niveaux…
Ce notebook utilise des transactions et des messages d’ordres issus de NASDAQ ITCH pour illustrer des phénomènes de microstructure de marché. Il examine l’autocorrélation du premier ordre négative des rendements de prix au niveau du tick, en expliquant…
Ce module utilitaire fournit des outils statistiques pour diagnostiquer les panels de données de trading. Sa méthode d’autocorrélation calcule une courbe au sein de chaque entité avant de regrouper les résultats entre entités, évitant ainsi une dépendance…
Cette étude de cas sur les actions US distingue la prévision des rendements futurs de l’affirmation selon laquelle le momentum en est la cause. Elle considère comme traitement le rendement de l’action sur l’année précédente, hors dernier mois, comme résultat…
Ce notebook pédagogique compare des méthodes de création d’étiquettes cibles pour des modèles de trading supervisés à partir de données ETF. Il couvre les rendements à horizon fixe et les étiquettes directionnelles, les percentiles glissants des séries…
Ce notebook présente des contrôles du biais d’anticipation à partir de prix ETF et de séries macroéconomiques. Il montre qu’une moyenne mobile centrée inclut des observations futures, peut suivre de trop près les retournements de prix et présente une…
Ce notebook montre comment transformer le texte trimestriel de la section « Management’s Discussion and Analysis » des rapports SEC 10-Q en deux signaux boursiers candidats. FinBERT attribue aux segments de texte un ton positif, neutre ou négatif ; les…
Ce notebook compare trois façons d’utiliser les régimes de marché pour la prévision : un modèle de référence sans variable de régime, un modèle unique auquel est fournie la probabilité filtrée d’un état volatil et des modèles distincts entraînés dans des…
Ce notebook utilise le double apprentissage automatique (DML) pour estimer l’effet ajusté d’une mesure continue de momentum ETF sur les rendements ultérieurs, en contrôlant la volatilité récente et à plus long terme, le régime de marché et la pente de la…
Ce notebook explique la parité des risques hiérarchique (HRP), une méthode de construction de portefeuille conçue pour limiter la sensibilité aux estimations de covariance bruitées. Il en décrit les trois étapes : regrouper les actifs selon la distance de…
Ce notebook évalue les backtests ETF enregistrés tout au long du processus stratégique, des signaux et de l’allocation aux coûts et aux dispositifs de contrôle du risque. Il lit les prédictions et backtests existants plutôt que d’ajuster des modèles ou…
Ce notebook utilise des enregistrements de transactions issus de NASDAQ ITCH pour examiner l’activité de trading intrajournalière. Il regroupe les transactions individuelles en barres temporelles et compare les volumes en actions, le nombre de transactions,…
Ce guide présente deux sources de données de ticks du carnet d’ordres sur les actions US destinées à la recherche en microstructure : les événements market-by-order de Databento et les messages NASDAQ TotalView-ITCH. Il décrit leurs formats, leurs…
Ce notebook examine comment exprimer l’incertitude des prévisions de rendement des ETF en comparant le dropout Monte-Carlo aux ensembles profonds. Le dropout reste actif lors de passages d’inférence répétés, tandis qu’un ensemble mesure les désaccords entre…
Ce notebook compare six méthodes de pondération de portefeuilles ETF sélectionnés selon le même classement prédit : pondération égale, pondération par score, inverse de la volatilité, parité des risques, optimisation moyenne-variance et parité des risques…
Ce notebook ajuste un modèle LSTM déclaré pour la prévision dans une étude sur les options du S&P 500. Le réseau reçoit des fenêtres chronologiques de l’historique de chaque symbole et utilise un état récurrent à portes pour représenter l’information entre…
Ce notebook compare trois méthodes de classification de phrases d’actualité financière en catégories positive, neutre ou négative : des caractéristiques lexicales de mots et d’expressions TF-IDF avec régression logistique, des vecteurs de mots statiques…
Ce notebook explique comment construire et examiner un panel trimestriel de données fondamentales sur les actions à partir des données SEC XBRL. Chaque observation indique à la fois la période fiscale décrite et la date de dépôt à laquelle l’information est…
Ce notebook présente un cadre de diagnostic pour un backtest d’allocation de ETF. Il calcule des mesures de risque et de rendement, comme les ratios de Sharpe, Sortino et Calmar, la volatilité, la valeur à risque et le drawdown maximal ; suit les…