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.
704 documents
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…
Le document explique comment le ratio de Sharpe corrigé (DSR) ajuste le Sharpe d’une stratégie sélectionnée en fonction du nombre de stratégies testées, de la variation entre leurs estimations de Sharpe et des distributions de rendements non normales. Il le…
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 construit des étiquettes de rendement futur pour des straddles courts à la monnaie sur des actions du S&P 500. Comme le panel quotidien de straddles à 30 jours passe chaque séance à un prix d’exercice ou à une échéance différents, une série de…
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…
Cette analyse exploratoire décrit un panel OANDA de quatre heures portant sur 20 paires de devises et explique comment interpréter ses données. Elle distingue les paires directes, indirectes et croisées selon la position du dollar, montrant pourquoi les…
Ce module de modélisation partagé prend en charge les processus de recherche quantitative : il charge les facteurs, les étiquettes, les données temporelles et la configuration, puis prépare les plis de validation croisée walk-forward. Sa conception met…
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 élargit l’évaluation des facteurs ETF d’un seul horizon de rendement à une analyse de dix facteurs sur trois horizons, avec correction pour les tests multiples. Il applique ensuite des diagnostics fondés sur les mécanismes au momentum à long…
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 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 prépare un entraînement de prévision LSTM pour une étude de cas sur des paires FX. Le modèle conserve un état caché au fil d’une séquence rétrospective, et le notebook détermine l’architecture et les paramètres d’entraînement à l’aide des outils…
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 notebook explique comment l’impact de marché augmente avec la taille des ordres et utilise le modèle de participation en racine carrée pour estimer la capacité d’une stratégie. Il distingue les données de marché disponibles, comme la volatilité et le…
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…