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 applique TabM, un ensemble neuronal à partage de poids, à un panel de caractéristiques de contrats à terme perpétuels sur cryptomonnaies. Ses membres partagent une base neuronale, mais disposent de vecteurs de mise à l’échelle et de couches de…
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 produit un rapport vérifiable sur une stratégie Bitcoin exclusivement acheteuse, avec entrées et sorties selon des seuils RSI. Il compare les résultats bruts et nets, puis mesure la performance par rapport à une référence d’achat-conservation…
Ce notebook pose une question ciblée : une représentation séquentielle apprise des caractéristiques de financement perpétuel fait-elle mieux que des résumés conçus manuellement de la prime, c’est-à-dire de l’écart entre les prix des contrats perpétuels et au…
Cette configuration décrit une stratégie quotidienne long-short sur actions US qui classe un vaste univers boursier selon les prédictions du modèle, achète le décile supérieur et vend à découvert le décile inférieur, avec des pondérations égales au sein de…
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 transforme les classements de modèles en portefeuilles simples de contrats perpétuels crypto. À chaque horodatage de financement, une règle d’entrée sélectionne des contrats en haut ou en bas du classement et leur attribue des pondérations…
Ce notebook mesure l’évolution du ratio de Sharpe de validation des straddles à la monnaie sur options S&P 500 selon les coûts d’exécution supposés et deux univers d’options. Il exprime le coût du spread comme une fraction du demi-spread coté de l’option,…
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 évalue les modèles séquentiels LSTM et NLinear pour prévoir les contrats à terme. Contrairement aux modèles qui utilisent une ligne de caractéristiques par décision, les modèles séquentiels traitent des fenêtres ordonnées d’observations passées…
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 explique comment évaluer si les stratégies fondées sur un panel d’actions US peuvent résister aux frictions de trading. Il fixe une configuration par étiquette à l’aide du Sharpe de validation, puis réévalue cette même stratégie selon différents…
Ce notebook ajuste des modèles d’arbres par gradient boosting à des caractéristiques du marché des options qui encodent des prévisions telles que la volatilité implicite, le skew, la structure par terme et la prime de risque de variance. Il compare la…
Ce notebook associe le dimensionnement des positions à l’analyse des excursions défavorables et favorables maximales. Il présente le dimensionnement à fraction fixe, où le nombre d’actions dépend du budget de risque du portefeuille et de la distance entre le…
Cette étude de cas teste des stratégies hebdomadaires long-short classées selon le portage sur un ensemble diversifié de contrats à terme CME, à partir de données quotidiennes, d’une évaluation de modèles en walk-forward et de coûts liés aux commissions, aux…
Ce notebook compare les éléments probants issus de modèles prédictifs, structurels et causaux dans une étude transversale du S&P 500, qui combine des caractéristiques d’actions et des mesures dérivées des options, telles que la volatilité implicite, le skew…
Ce notebook montre comment convertir les rendements bruts en performance nette selon des hypothèses explicites de trading, de financement et de frais de fonds. La structure des coûts comprend le spread et l’impact de marché, les commissions et les frais de…
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…
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 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…