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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Cette étude des caractéristiques d’actions US explique comment générer des caractéristiques à partir de modèles estimés sans introduire de données futures dans les observations antérieures. Le calendrier d’estimation prévoit une période de préchauffage…
Ce notebook applique TSMixer à des séquences ETF à l’aide d’une fonction partagée globalement entre les fonds. Chaque exemple contient l’historique et les covariables d’un fonds donné ; les interactions temporelles et entre caractéristiques sont apprises sur…
Ce notebook analyse des carnets d’ordres à cours limité NASDAQ reconstruits pour décrire les spreads intrajournaliers et la profondeur au meilleur prix, puis examiner si le déséquilibre des flux d’ordres est associé aux rendements ultérieurs par tranche. Il…
Ce notebook présente une passerelle de déploiement entre un pipeline d’apprentissage automatique hors ligne et le moteur de trading LEAN de QuantConnect. Il sélectionne de manière reproductible une exécution de modèle dans un registre, exporte ses…
Ce notebook évalue quatre signaux dérivés de l’actualité — surprise pondérée, sentiment moyen, variation du sentiment et couverture des articles — par rapport aux rendements boursiers futurs. Il calcule un coefficient d’information de Spearman transversal…
Ce document décrit l’ajustement de réseaux convolutifs temporels aux caractéristiques de microstructure à la minute du NASDAQ 100. Les convolutions causales empêchent une prédiction d’utiliser des observations ultérieures, tandis que la dilatation permet aux…
Cette analyse vérifie si des données quotidiennes sur les options et les actions peuvent soutenir une stratégie hebdomadaire S&P 500 qui classe les composantes selon leur volatilité implicite à la monnaie à trente jours et achète les actions les mieux…
Cette analyse compare les prédictions de plusieurs familles de modèles entraînées sur des caractéristiques mensuelles des actions US afin de prévoir les rendements du mois suivant. Elle porte sur le coefficient d’information transversal, qui mesure la…
Ce notebook compare des méthodes pour découvrir les relations au sein d’un panel de rendements ETF : NOTEARS pour les graphes acycliques dirigés linéaires contemporains, VAR-LiNGAM pour les structures retardées et instantanées, et PCMCI pour les liens…
Ce notebook montre comment régler les hyperparamètres de LightGBM avec l’échantillonneur TPE d’Optuna, en utilisant le coefficient d’information transversal comme objectif. Il combine l’arrêt anticipé, qui choisit le nombre d’itérations de boosting, et une…
Cette étude transforme des prédictions de modèles enregistrées en stratégies comparables sur options du S&P 500. Aux dates de décision hebdomadaires, elle classe les rendements prévus, filtre un univers liquide et vend des straddles à la monnaie équipondérés…
Ce notebook rassemble cinq approches à facteurs latents pour modéliser la section transversale des rendements boursiers dans l’étude de cas sur les options du S&P 500. PCA estime les mouvements communs à partir des seuls rendements ; IPCA établit une…
Ce notebook explique comment décoder les messages binaires NASDAQ TotalView-ITCH et les stocker sous forme de données structurées pour une analyse ultérieure de la microstructure de marché. Il présente le cadrage des messages, les champs de largeur fixe, les…
Ce notebook construit un répartiteur de portefeuille qui place un réseau de sélection de variables de type Temporal Fusion Transformer avant un encodeur LSTM. Le réseau de sélection intègre séparément chaque caractéristique d’entrée et attribue aux…
Ce document présente un inventaire multi-marchés des artefacts de caractéristiques issues de modèles dans neuf études de cas. Il lit les schémas Parquet sans charger leurs lignes, exclut les colonnes d’identifiants, compte les colonnes de caractéristiques et…
Ce document explique comment construire et examiner une matrice de caractéristiques pour une hypothèse transversale de momentum et de rotation ETF. Il définit la période rétrospective et le décalage d’information de chaque caractéristique, puis construit les…
Ce document reformule la prévision d’un rendement boursier sur cinq séances en échantillonnant les données quotidiennes le vendredi. La cible reste un rendement sur cinq séances, mais sur la grille hebdomadaire, elle couvre environ une étape du modèle. Le…
Ce document décrit le réajustement, sur tout l’historique admissible antérieur à -2021, de la configuration sélectionnée lors des étapes de validation précédentes, puis la génération de prédictions pour l’échantillon témoin 2021. Il déduit l’intervalle…
Ce notebook évalue des arbres de gradient boosting sur des données d’options sur actions, où des caractéristiques telles que la volatilité implicite, le skew, la structure par terme et la prime de risque de variance traduisent les anticipations du marché. Il…
Ce notebook construit des caractéristiques dérivées des prix pour un large panel d’actions US, notamment le momentum, les moyennes mobiles et les mesures de volatilité. Il vise à classer les actions entre elles, à l’aide d’un filtre de négociabilité, de…
Ce notebook construit des caractéristiques à la minute à partir des cotations et transactions NASDAQ-100 afin d’étudier la pression sur les prix à court terme. Il considère le déséquilibre normalisé des flux d’ordres comme principal candidat de signal et…
Ce notebook sélectionne des caractéristiques financières et issues de modèles selon leur capacité à classer les actions par rendement futur. Il calcule des coefficients d’information quotidiens en coupe transversale, estime l’incertitude en tenant compte de…
Ce notebook compare trois modèles de prévision linéaire, un encodeur Transformer et deux prévisions sans paramètre sur les rendements quotidiens SPY. Les modèles linéaires transforment une fenêtre historique en prévision sur plusieurs jours ; certaines…
Ce notebook reformule la prédiction des rendements futurs 21 sur ETF séances comme une tâche binaire : les rendements positifs sont étiquetés « hausse » et tous les autres « baisse ». Il ajuste une régression logistique régularisée par L2 et L1, au moyen de…