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.
558 documents
Ce notebook décrit l’ajustement d’un réseau à mémoire à long et court terme à des caractéristiques de microstructure NASDAQ-100 à la minute, afin de prévoir les rendements futurs à plusieurs horizons. Le modèle traite une séquence passée étape par étape et…
Ce notebook présente un autoencodeur conditionnel qui étend l’analyse en composantes principales instrumentée en remplaçant par un réseau neuronal la transformation linéaire des caractéristiques des actions en expositions aux facteurs. Il conserve la…
Ce notebook présente une méthode pour acquérir et maintenir des séries temporelles financières avec un gestionnaire unifié, des univers de symboles prédéfinis ou personnalisés et un stockage Parquet partitionné. Il couvre la récupération d’un seul symbole ou…
Ce document décrit l’architecture d’un réseau neuronal de décision qui transforme des séries temporelles par actif et leur contexte en pondérations de risque de portefeuille bornées. Son architecture de base, appliquée à chaque actif, associe des…
Ce notebook compare des méthodes de dimensionnement de portefeuille pour les configurations de signaux actions S&P 500. Il sélectionne d’abord, pour chaque configuration, le point de contrôle le plus performant couvrant toutes les observations prévues selon…
Ce notebook décrit l’étape de prévision sur le holdout d’une étude US sur les caractéristiques des entreprises. Il reprend la configuration de modèle sélectionnée à partir des résultats de validation, reconstitue sa spécification d’entraînement et son point…
Le notebook décrit une analyse par double machine learning à fenêtre croissante visant à déterminer si le momentum de 12 à -2 mois prédit les rendements du mois suivant des entreprises US, après ajustement pour le bêta, la volatilité idiosyncratique, la…
Ce notebook présente un processus d’extraction d’événements d’entreprise structurés à partir des déclarations SEC 8-K et de chargement dans un graphe de connaissances Neo4j. Un modèle de langage traite les déclarations par lots pour produire des fiches…
Ce notebook compare les recherches d’hyperparamètres Optuna pour XGBoost, LightGBM et CatBoost sur un jeu de données de caractéristiques d’entreprise. Chaque bibliothèque reçoit sa propre étude de recherche, utilisant un estimateur de Parzen à structure…
Ce notebook applique l’apprentissage automatique double pour examiner si l’écart entre volatilité implicite et réalisée est associé aux rendements ultérieurs des actions après ajustement des facteurs de confusion observés. Il identifie la volatilité…
Cette démonstration vérifie si une même implémentation de croisement de deux moyennes mobiles produit des signaux identiques dans les moteurs de backtest et de trading en direct. Les deux moteurs reçoivent les mêmes barres ETF préparées et utilisent les…
Cette analyse reconstitue les ordres à cours limité individuels NASDAQ à partir des messages ITCH d’ajout, de suppression, d’annulation partielle, de remplacement et d’exécution. Elle mesure si les ordres sont annulés ou exécutés, ainsi que le temps…
Ce notebook ajuste des modèles ridge, lasso et elastic net aux caractéristiques publiées des entreprises pour des actions US individuelles. Les caractéristiques couvrent la valeur, la rentabilité, l’investissement, la taille, le momentum, le retournement, le…
Cette analyse exploratoire décrit un panel historique d’actions US, explique ses champs de prix bruts et ajustés et examine l’évolution de la couverture des symboles. Elle compare le nombre annuel de symboles actifs aux premières et dernières observations,…
Ce notebook construit des caractéristiques de volatilité conditionnelle pour une étude d’actions et d’options sur le S&P 500, à l’aide d’un modèle GJR-GARCH. Contrairement aux règles fixes fondées sur les cours passés, les caractéristiques estimées dépendent…
Ce notebook d’analyse explique comment évaluer une stratégie d’actions US fondée sur les caractéristiques des entreprises, à partir des résultats d’un registre plutôt que de nouveaux backtests. Il examine des statistiques de performance qui tiennent compte…
Ce document présente des méthodes de nettoyage des données financières et explique comment aligner le prétraitement sur les divisions entre ensembles d’entraînement et de test. La leçon centrale est d’estimer les transformations, comme la mise à l’échelle et…
Ce document présente les jeux de données publics de rendements factoriels Fama-French et AQR, utiles pour établir des références, attribuer le risque et étudier les facteurs. Il décrit les facteurs de marché, de taille, de valeur, de rentabilité,…
Ce notebook explique comment extraire les sections narratives des déclarations 10-K et 10-Q pour les analyser ensuite. Il associe les numéros de rubrique propres à chaque formulaire, convertit le HTML des déclarations tout en préservant les limites des…
Ce notebook transforme les déclarations institutionnelles 13F en un graphe biparti reliant les gérants aux actions, puis en déduit des caractéristiques de propriété au niveau des titres. Il agrège les positions gérant-action en double, normalise les noms des…
Ce notebook illustre la séparation entre un pipeline d’apprentissage automatique hors ligne et le moteur LEAN de QuantConnect. Il sélectionne un ensemble de prédictions dans le registre des études de cas ETF, vérifie la provenance de l’entraînement et des…
Ce notebook explique les signatures de trajectoires comme des caractéristiques de longueur fixe qui préservent l’ordre et la forme conjointe des observations d’une série temporelle. Il décrit comment le premier niveau de la signature enregistre les…
Ce carnet présente des comparaisons de parité entre Backtrader, Zipline Reloaded et un framework de trading interne, sur des stratégies sélectionnées issues d’études de cas réelles. Il inclut des comparaisons de ETF et de US d’actions pour les deux moteurs…
Ce module définit une allocation mensuelle de référence en ETF à partir d’un score de momentum ajusté du risque : rendement cumulé passé divisé par la volatilité réalisée annualisée. Il sélectionne les actifs les mieux classés lorsque la pente de la courbe…