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 compare pandas et Polars sur des opérations utilisées dans les pipelines de données financières, notamment les calculs glissants, les résumés OHLCV groupés, les statistiques de fenêtre, le filtrage, les jointures, les lectures différées de…
Ce notebook décrit un flux TabM pour des modèles de paires de devises. TabM applique un petit réseau neuronal à chaque ligne de décision au lieu de traiter les observations comme une séquence. Le notebook récupère la planification de l’architecture et des…
Ce notebook développe une matrice de caractéristiques financières pour une hypothèse de momentum multi-actifs sur ETF : les actifs ayant une performance relative plus forte pourraient continuer à surperformer le mois suivant. Elle combine les rendements…
Ce document présente un inventaire multi-marchés des artefacts de caractéristiques issues de modèles dans neuf études de cas. Il lit les schémas Parquet sans charger leurs lignes, exclut les colonnes d’identifiants, compte les colonnes de caractéristiques et…
Ce document reformule la prévision d’un rendement boursier sur cinq séances en échantillonnant les données quotidiennes le vendredi. La cible reste un rendement sur cinq séances, mais sur la grille hebdomadaire, elle couvre environ une étape du modèle. Le…
Ce document décrit le réajustement, sur tout l’historique admissible antérieur à -2021, de la configuration sélectionnée lors des étapes de validation précédentes, puis la génération de prédictions pour l’échantillon témoin 2021. Il déduit l’intervalle…
Ce notebook évalue des arbres de gradient boosting sur des données d’options sur actions, où des caractéristiques telles que la volatilité implicite, le skew, la structure par terme et la prime de risque de variance traduisent les anticipations du marché. Il…
Ce notebook teste si les arbres de gradient boosting améliorent le classement transversal des paires de devises par rapport à un modèle linéaire pénalisé. L’univers FX contient des paires partageant des devises ; les observations sont donc dépendantes : un…
Ce notebook compare deux modèles d’embeddings à poids ouverts exécutés localement, sur des extraits de documents 10-K récents et un ensemble fixe de requêtes de recherche financière. Il crée des extraits de deux phrases, vectorise les mêmes documents et…
Ce notebook construit des caractéristiques dérivées des prix pour un large panel d’actions US, notamment le momentum, les moyennes mobiles et les mesures de volatilité. Il vise à classer les actions entre elles, à l’aide d’un filtre de négociabilité, de…
Ce notebook compare trois façons d’orchestrer un flux de prévision en quatre phases : une composition directe en Python, une version CrewAI guidée par des rôles et une version LangGraph qui délègue aux mêmes classes spécialisées que l’implémentation native.…
Ce notebook sélectionne des caractéristiques financières et issues de modèles selon leur capacité à classer les actions par rendement futur. Il calcule des coefficients d’information quotidiens en coupe transversale, estime l’incertitude en tenant compte de…
Ce notebook applique l’analyse en composantes principales aux variations des taux du Trésor selon les échéances. La standardisation des variations donne la même influence à chaque échéance ; les composantes obtenues sont interprétées comme des déplacements…
Ce notebook décrit une analyse par apprentissage automatique double de l’effet associé à une intervention de momentum FX, après ajustement pour les facteurs de confusion configurés. Des modèles auxiliaires flexibles estiment le résultat et l’intervention à…
Ce notebook compare trois modèles de prévision linéaire, un encodeur Transformer et deux prévisions sans paramètre sur les rendements quotidiens SPY. Les modèles linéaires transforment une fenêtre historique en prévision sur plusieurs jours ; certaines…
Ce notebook configure une prévision NLinear pour des paires FX. Le modèle utilise une fenêtre rétrospective fixe de valeurs consécutives et soustrait le dernier niveau observé afin d’orienter l’ajustement vers les variations sur cette période. Il définit la…
Ce code définit des garde-fous pour une validation croisée reproductible, le suivi de l’éligibilité et les caractéristiques temporelles propres à chaque pli. Il normalise les limites des plis, compare les plis demandés aux limites utilisées pour créer les…
Ce notebook présente des diagnostics limités à la validation pour une étiquette de rendement d’options S&P 500 couvertes en delta sur 10 séances. Il répartit les prédicteurs financiers en groupes dépendant ou indépendants de la volatilité implicite, puis…
Ce notebook reformule la prédiction des rendements futurs 21 sur ETF séances comme une tâche binaire : les rendements positifs sont étiquetés « hausse » et tous les autres « baisse ». Il ajuste une régression logistique régularisée par L2 et L1, au moyen de…
Ce notebook teste si un LSTM peut extraire une structure temporelle des historiques de caractéristiques ETF que des modèles à caractéristiques à plat pourraient manquer. Avant l’ajustement, il vérifie la correspondance entre la population de séquences…
Ce notebook définit des rendements futurs de clôture à clôture sur deux horizons de trading pour une coupe transversale d’ETF ; chaque horizon va d’une clôture ajustée à la clôture située un nombre fixe de séances plus tard. Il explique pourquoi les…
Ce tutoriel déduit la fraction de Kelly pour un pari binaire en maximisant la croissance logarithmique espérée du patrimoine, puis étend l’idée aux rendements continus et à un portefeuille multi-actifs. Il utilise la dérivation symbolique et des simulations…
Ce notebook construit plusieurs méthodes d’échantillonnage à partir d’une journée de transactions NASDAQ ITCH sur une action : barres temporelles, en ticks, en volume, en dollars, de déséquilibre et de séquence. Il compare leurs propriétés statistiques,…
Ce notebook présente deux dispositifs de surveillance séquentielle des erreurs de prédiction en validation pour deux configurations de modèles linéaires sur actions : un détecteur de changement de moyenne à deux fenêtres et un suivi de la fréquence des…