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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Ce notebook reconstitue la meilleure offre acheteur et vendeur en vigueur pour chaque transaction AAPL au cours d’une séance de mars 2020, puis applique la méthode Lee–Ready pour déduire si les acheteurs ou les vendeurs ont initié les transactions. Il…
Ce notebook présélectionne les caractéristiques financières et issues de modèles selon leur capacité à classer les ETF en fonction des rendements ultérieurs. Il calcule un coefficient d’information date par date en comparant les rangs transversaux de chaque…
Ce notebook examine si les attributions de caractéristiques SHAP sont suffisamment stables pour guider l’élagage des modèles, les décisions de risque ou les rapports. À partir d’une tâche de prédiction ETF, il recherche d’abord des échantillons de test dont…
Ce notebook évalue une par une les caractéristiques candidates de 20 paires de devises par rapport aux rendements futurs. Il limite l’analyse aux périodes de validation walk-forward, associe chaque séance à son pli et laisse un intervalle tampon avant la…
Ce notebook explique comment combiner les prévisions probabilistes de plusieurs agents et étalonner les probabilités obtenues. Il présente l’extrémisation de Neyman, qui éloigne la prévision moyenne du taux de base en fonction de la taille du panel et d’une…
Cet utilitaire de données facilite l’utilisation du jeu de données de valorisation de Chen, Pelger et Zhu, qui comprend les rendements boursiers, les caractéristiques des entreprises, des séries macroéconomiques et des tenseurs de caractéristiques…
Ce notebook examine si des caractéristiques financières contribuent à expliquer une étiquette de rendement d’options couvertes en delta sur 10 séances. Il compare des modèles Ridge utilisant une caractéristique de volatilité implicite, des groupes de…
Ce module décrit une méthode commune pour préparer des plis d’entraînement et de validation walk-forward pour plusieurs familles de modèles. Il sépare les opérations coûteuses indépendantes du modèle — découpage des fenêtres temporelles, application de…
Ce notebook compare les prédictions de validation de plusieurs familles de modèles pour étudier le financement des contrats à terme perpétuels. Il explique que le coefficient d’information mesure l’association entre les rangs des prédictions et les…
Cette implémentation décrit comment construire des fenêtres de séquences par lots pour des données de panel utilisées dans des études d’apprentissage profond. Les fenêtres suivent le calendrier attendu du panel au lieu de compresser les observations de…
Ce notebook présente des méthodes pratiques de nettoyage des données de marché et d’entreprises, notamment la gestion des doublons, les indicateurs de lacunes, les filtres par domaine, la détection des pics par retournement, l’écrêtage des valeurs…
Ce notebook examine si les attributions SHAP restent stables lorsque les prévisions sont similaires ou lorsque les modèles sont réajustés avec différentes graines aléatoires et architectures. À partir des rendements futurs ETF, il recherche des paires…
Ce notebook compare les contrats événementiels réglés en cryptomonnaie de Polymarket aux contrats réglementés de Kalshi, en se concentrant sur la façon dont les règles d’accès et les politiques de cotation façonnent les prix et les questions représentés par…
Ce notebook présente un processus de diagnostic au niveau des opérations qui relie les pertes réalisées aux explications SHAP d’un modèle. Il entraîne un modèle LightGBM sur des caractéristiques retardées de prix et de volatilité, ainsi que des données…
Ce notebook compare l’imitation du comportement à l’apprentissage par renforcement inverse (IRL) pour apprendre à partir de relevés d’exécution. Les démonstrations proviennent d’un calendrier TWAP, dont l’objectif neutre au risque est connu : répartir les…
Le notebook présente le cadre d’Almgren–Chriss pour planifier une liquidation importante. Il mesure le déficit d’exécution par rapport au prix d’arrivée et modélise deux coûts concurrents : l’impact de marché, qui augmente avec l’intensité du trading, et le…
Cette étude de cas explique comment construire des étiquettes de rendements futurs pour une stratégie transversale de change qui classe les paires de devises et achète ou vend selon leur ordre relatif. Elle commence par répartir des barres de prix au…
Le code calcule des métriques de performance standardisées à partir de tableaux de prévisions hors échantillon, séparément pour chaque pli et sous forme d’agrégats synthétiques. Il prend en charge la régression et la classification, notamment le coefficient…
Ce relevé consigne une exécution de prévision LangGraph sur la question de savoir si la Réserve fédérale relèverait son taux directeur en 2026. Trois agents ont produit des probabilités, suivies d’un débat et d’une mise à jour du superviseur. Les résultats…
Ce notebook assemble un agent de recherche qui cherche des éléments probants et renvoie une probabilité structurée pour une question binaire. Il décrit l’analyse et la validation des actions, un budget de tours et un artefact de prévision enregistré, qui…
Ce notebook présente PCA comme une référence à facteurs latents sans caractéristiques pour prévoir les rendements de ETF. Il décompose, pour chaque étiquette, la matrice des rendements sur la fenêtre d’entraînement, puis assemble les prévisions à partir…
Ce module décrit deux composants d’un pipeline de prévision multi-agents. Un agent de débat alterne entre arguments haussiers et baissiers, en demandant à chaque camp de répondre aux affirmations de l’autre et de fournir une estimation de probabilité étayée.…
Ce notebook montre comment utiliser PCMCI pour rechercher des relations décalées entre les rendements de ETF et ceux de la volatilité, sans définir au préalable de graphe causal. Il oppose les tests d’indépendance conditionnelle fondés sur un panel aux tests…
Ce notebook explique comment PatchTST utilise des segments de longueur fixe de caractéristiques séquentielles de marché pour prévoir les étiquettes du NASDAQ-100. Le mécanisme d’attention relie les segments sur une fenêtre rétrospective d’une heure, tout en…