Ce notebook exécute le modèle NLinear d’une population déclarée de trois modèles d’apprentissage séquentiel pour les options S&P 500. Il résout les requêtes et les points de contrôle de la population complète avant d’ajuster ce modèle, afin que les notebooks…
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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…
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…
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…
Cet utilitaire d’entraînement décrit une boucle d’optimisation pour un modèle de type DeePM. Il utilise AdamW pour mettre à jour les paramètres du modèle à partir d’une fonction de perte robuste orientée vers le ratio de Sharpe, en transmettant les…
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 document illustre les concepts de vue de caractéristiques directement à partir des données Parquet d’une étude de cas. Une vue de caractéristiques spécifie la clé de l’entité, l’horodatage de l’événement, la durée de validité et les colonnes de…
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 un benchmark de moteurs de base de données utilisés avec des séries temporelles financières. Il compare les écritures en masse, les analyses complètes des tables, les requêtes par plage temporelle, les agrégations OHLCV et les jointures…
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 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 évalue si les données des contrats à terme perpétuels Binance permettent de soutenir une stratégie transversale qui classe les contrats selon leur prime et prend des positions longues et courtes. Il n’ajuste aucun modèle et ne produit aucune…
Ce notebook compare l’effet des coûts de trading supposés sur des stratégies issues de plusieurs études de cas. Il lit les backtests de sensibilité aux coûts pour chaque configuration de stratégie déployée, compare le Sharpe brut au Sharpe net selon le coût…
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…
Ce document explique un système de journaux d’exécution pour consigner l’entraînement des modèles, les prédictions, les estimations causales et les backtests dans plusieurs études de trading. Il décrit le cheminement des configurations, des paramètres des…
Cette configuration définit un workflow de recherche sur une stratégie long-short de contrats à terme perpétuels crypto. Elle précise un univers de 19 actifs sélectionnés selon le volume, des décisions alignées sur les règlements du financement toutes les…
Ce notebook évalue 57 caractéristiques comptables et fondées sur les prix comme prédicteurs individuels des rendements du mois suivant des actions US. Il calcule les corrélations de rang transversales mensuelles, en fait la moyenne dans le temps et ajuste…
Ce chapitre présente un cadre pour transformer une idée de trading en spécification documentée des caractéristiques. Il invite les chercheurs à aligner les horizons des caractéristiques sur la décision visée, à formuler une hypothèse sur le facteur…
Ce guide distingue l’estimation des effets causaux de la découverte de structures causales et associe les questions de recherche courantes à des bibliothèques Python adaptées. EconML et DoWhy estiment les effets lorsque la structure d’ajustement est connue…
Cette vue d’ensemble rassemble les données de configuration de neuf études de cas de trading couvrant les actions, les cryptomonnaies, le forex, les contrats à terme, les options et les portefeuilles multi-actifs. Elle compare l’univers, la fréquence des…