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.
103 documents
Ce notebook adapte TSMixer afin de prédire les rendements futurs ETF à partir de caractéristiques de momentum historiques. Son architecture alterne une transformation linéaire partagée sur l’axe temporel et un module de mélange des caractéristiques MLP,…
Ce document décrit la création d’une matrice de facteurs transversaux pour les actions du S&P 500, en combinant des historiques de cours ajustés et des surfaces résumées de volatilité implicite des options. Il classe les facteurs par rôle, donnée d’entrée,…
Ce notebook explique comment un réseau convolutif temporel (TCN) peut prévoir les rendements à partir de données financières ordonnées. Les convolutions causales garantissent qu’une sortie à un instant donné ne dépend que des entrées actuelles et…
Le notebook analyse la performance d’une stratégie mensuelle fixe de momentum sur ETF selon les conditions de volatilité, de tendance et de courbe des taux. Les étiquettes de régime sont conçues pour être connues avant le rendement qu’elles décrivent : la…
Ce notebook explique comment construire des rendements spot futurs sur une, cinq et 21 séances pour un univers fixe de paires FX. Il commence par répartir les barres de quatre heures en séances de trading à l’aide d’un calendrier de rollover de New York,…
Ce notebook compare les modèles de commissions et de slippage pour les actions et les contrats à terme, puis examine l’effet des hypothèses de commission sur une stratégie de momentum fixe sur ETF. Il explique comment des commissions en pourcentage, par…
Ce notebook compare des rééquilibrages quotidiens, hebdomadaires, bimensuels et mensuels pour un portefeuille de momentum classé en tête, construit à partir d’un univers fixe de ETF. Il mesure la rotation du portefeuille et la performance brute ajustée du…
Ce document de configuration définit un pipeline hebdomadaire de recherche sur les actions du S&P 500, qui associe les caractéristiques du marché des options à des signaux fondés sur les prix. Il précise l’univers admissible, le calendrier des décisions et…
Ce document présente un modèle pédagogique d’espace d’états sélectif de type Mamba pour prédire les rendements de ETF à partir de séquences de caractéristiques de momentum. Contrairement aux mécanismes d’attention et au mélange temporel dense, un modèle…
Ce notebook étudie comment l’impact de marché modifie les résultats de backtest d’une stratégie de momentum sur des actions de liquidité différente. Il maintient constants la taille des ordres et la stratégie, estime la liquidité et la volatilité sur une…
Ce notebook compare deux architectures Transformer pour prévoir les rendements des ETF sur 21 jours à partir de huit caractéristiques de momentum rétrospectif. PatchTST regroupe les jours consécutifs en segments, ce qui réduit le nombre de jetons d’attention…
Ce notebook évalue si des données FX au comptant en barres de quatre heures peuvent étayer une stratégie transversale quotidienne qui classe les paires de devises selon le momentum et le carry, achète les plus fortes et vend les plus faibles. Il n’ajuste pas…
Cette configuration décrit une stratégie quotidienne long-short sur 20 paires FX. Elle définit une heure de décision à la clôture de New York, une exécution à la barre suivante, une pondération égale et des signaux de classement fondés sur le momentum ou le…
Ce tutoriel construit un simulateur mensuel de rotation des ETF à partir d’un classement de momentum ajusté du risque sur période glissante et d’un filtre de régime fondé sur la courbe des taux des bons du Trésor. À la fin de chaque mois, la règle classe dix…
Ce notebook explique un modèle pédagogique d’espace d’état sélectif fondé sur Mamba et l’évalue pour la prévision des rendements de ETF. Contrairement à un modèle d’espace d’état à paramètres fixes, il déduit le terme entrée-vers-état, le terme…
Cette note décrit une analyse d’apprentissage automatique double à fenêtre croissante visant à déterminer si le momentum sur 12 à -2 mois prédit les rendements des entreprises US le mois suivant, après prise en compte de Beta, IdioVol, LME et Variance. Les…
Cette note sur les données décrit une collection diversifiée de fonds négociés en bourse utilisée dans une stratégie de momentum et dans une série plus large d’exemples de recherche financière. Elle fournit des observations quotidiennes d’ouverture, de plus…
Ce notebook ajuste des modèles ridge, lasso et elastic net à un large ensemble de caractéristiques établies des actions US, dont la valeur, la rentabilité, l’investissement, le momentum, la taille, le risque et la liquidité. Il évalue les rendements mensuels…
Ce tutoriel transforme des signaux transversaux ETF en portefeuilles long-only, équipondérés et composés des dix premières positions, puis compare la régression Ridge et la classification logistique à des références fondées sur le momentum et…
Ce document explique comment TSMixer traite l’historique récent des caractéristiques d’une action sous forme de matrice dont les lignes représentent les sessions et les colonnes les caractéristiques. Ses blocs mélangent l’information le long des colonnes de…
Ce document élabore un panel quotidien de caractéristiques pour classer vingt paires de devises à la clôture de New York, à 5 PM. Il distingue les signaux pouvant être classés, tels que les rendements standardisés sur plusieurs horizons et la position dans…
Ce notebook présente un processus qui relie le chargement standardisé des données ETF, un registre de caractéristiques et des diagnostics de signaux. Il montre comment consulter les métadonnées des indicateurs, calculer des caractéristiques avec les…
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 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…