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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Le document présente GReaT, un cadre qui sérialise sous forme de texte des lignes de données financières numériques et catégorielles mixtes, ajuste finement un modèle de langage sur ces enregistrements, puis analyse le texte généré pour le reconvertir en…
Le document explique comment l’incertitude d’un modèle peut fournir des informations au-delà de son estimation ponctuelle. Il oppose GARCH, qui définit la volatilité à partir des rendements passés, à un modèle de volatilité stochastique qui traite la…
Cette analyse transversale examine comment l’information prédictive, mesurée par le coefficient d’information (IC), se traduit en Sharpe de portefeuille dans neuf études de cas de trading. Son point central est que la mise en œuvre joue un rôle déterminant…
Ce notebook utilise l’analyse en composantes principales pour représenter les mouvements communs d’un large panel d’actions US. PCA extrait des directions qui expliquent la variation commune des rendements ; la charge de chaque action mesure son exposition à…
Ce notebook évalue des règles de sécurité pour un assistant financier fondé sur des documents à l’aide de six cas construits manuellement. Ces cas couvrent l’injection de prompt, les chiffres fabriqués dans des contenus non fiables, les tentatives d’action…
Ce notebook présente un réseau convolutif temporel (TCN) pour prévoir les rendements futurs de ETF à partir de séquences de caractéristiques de rendements passés. Les convolutions causales garantissent que chaque sortie n’utilise que les observations…
Ce notebook explique les barres de déséquilibre des transactions et des volumes, puis compare les approches adaptatives, à seuil fixe et à fenêtre glissante sur des données de transactions NVDA. Le déséquilibre des transactions cumule les directions signées…
Ce notebook explique comment transformer GJR-GARCH ajusté et des modèles de Markov cachés en caractéristiques de trading tout en contrôlant le biais d’anticipation. GJR-GARCH estime la volatilité conditionnelle et capte l’impact plus marqué des chocs de…
Ce notebook passe en revue des méthodes de détection des changements dans le processus générant une série financière, en prenant les données quotidiennes SPY comme exemple. Il oppose le test de Zivot–Andrews, qui estime une rupture tout en testant la…
Cet utilitaire prépare les artefacts de prévision pour les notebooks de démonstration en direct en normalisant les noms de colonnes et les formats de date différents dans une structure commune d’horodatage, d’actif et de prévision. Il regroupe les…
Ce notebook entraîne un modèle Skip-gram Word2Vec sur un petit corpus d’actualités financières annotées en sentiment et examine ce que révèlent ses voisins les plus proches. La méthode représente les mots selon les contextes dans lesquels ils apparaissent.…
Ce document décrit un processus de collecte des rendements des titres du Trésor FRED et d’indicateurs économiques, d’alignement de séries à fréquences de publication différentes sur un calendrier quotidien, puis de chargement ou de filtrage du jeu de données…
Ce module d’allocation partagé transforme les prévisions transversales en pondérations de portefeuille. Il classe les actifs selon leur score pour sélectionner des positions longues ou les paniers long et short composés des actifs les mieux et les moins bien…
Cette étude de cas ajuste des arbres entraînés par boosting de gradient aux étiquettes de rendement des ETF et les compare à une référence linéaire qui a obtenu de bons résultats avec une forte régularisation Ridge. Elle explique pourquoi les arbres peuvent…
Ce notebook agrège les résultats de modèles linéaires, notamment OLS, Ridge, Lasso et ElasticNet, sur neuf études de cas. Il compare la configuration complète la plus performante de chaque étude sur son étiquette principale, puis examine la régularisation,…
Ce notebook crée un diagnostic réutilisable des jeux de données financiers avant le prétraitement ou l’ingénierie des caractéristiques. Il vérifie le type de l’index temporel, les horodatages nuls, l’ordre et l’unicité ; repère les doublons exacts et ceux…
Ce notebook compare deux modèles de fondation préentraînés pour séries temporelles, Chronos et TinyTimeMixer, à un LSTM et à un modèle linéaire pénalisé sur un panel d’ETF. Chaque modèle reçoit un contexte historique univarié ; les modèles préentraînés…
Ce notebook analyse des carnets d’ordres NASDAQ reconstruits pour décrire les spreads intrajournaliers et la profondeur au meilleur cours acheteur et vendeur, puis examine si le déséquilibre des flux d’ordres est associé au rendement de la tranche suivante.…
Ce notebook utilise la régression linéaire comme référence pour prévoir les rendements du NASDAQ-100 à partir de caractéristiques microstructurelles à la minute. Comme les mesures de spread et de déséquilibre des ordres se chevauchent selon les périodes…
Ce notebook compare deux questions causales sur les primes extrêmes des contrats à terme perpétuels sur Bitcoin : un état de prime prédit-il les rendements futurs, et prédit-il le retour ultérieur de la prime à sa moyenne ? Le traitement est un indicateur…
Ce notebook présente une méthode pour décider comment modéliser les séries temporelles financières. Il commence par des graphiques des prix et rendements de SPY, des niveaux de VIX et de la distribution des rendements afin de repérer les niveaux dérivants,…
Ce notebook construit des intervalles de prédiction autour de prévisions par gradient boosting et compare la prédiction conforme scindée à la régression quantile, à la régression quantile conformisée et à l’inférence conforme adaptative. La méthode conforme…
Cette étude de panel d’actions US utilise un modèle linéaire pénalisé comme référence pour prévoir les rendements futurs à partir de caractéristiques observées à la clôture. Son ensemble de caractéristiques contient des mesures de momentum et de volatilité…
Cette étude de caractéristiques ETF construit trois entrées dérivées de modèles : un modèle de Markov caché (HMM) qui estime le régime de marché, des prix différenciés de façon fractionnaire pour des fonds de référence et la volatilité conditionnelle 1,1…