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Bibliothèque de connaissances

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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733 documents

Machine Learning for Trading

Ce notebook présente l’évaluation d’un facteur unique à partir de données réelles ETF et d’un exemple de momentum calculé à partir des prix. Il mesure les coefficients d’information de Spearman transversaux par rapport aux rendements futurs, compare les…

ActionsMomentumStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Cette étude de cas filtre des variables financières et issues de modèles en les comparant aux rendements futurs d’une stratégie de microstructure NASDAQ-100. Elle calcule les coefficients d’information des rangs transversaux au fil du temps, ajuste…

ActionsMicrostructure des marchésStatistiquesApprentissage automatique
Machine Learning for Trading

Cette étude de cas compare des modèles de boosting de gradient qui prédisent le rendement à l’échéance de straddles vendeurs à la monnaie. Elle fait varier la capacité des arbres et trois fonctions objectif d’ajustement : erreur quadratique, erreur absolue…

OptionsVolatilitéApprentissage automatiqueBacktest
Machine Learning for Trading

Le document présente un processus opérationnel pour maintenir à jour les données quotidiennes de marché : charger un historique initial, récupérer un petit complément avec chevauchement, vérifier les dates manquantes et surveiller la fraîcheur des données et…

ActionsBacktestStatistiquesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Le document décrit comment une étude sur les contrats à terme CME produit des prédictions pour une période hors échantillon après avoir sélectionné une configuration de modèle sur les données de validation. La configuration et le point de contrôle retenus…

Contrats à termeBacktestGestion des risques
Machine Learning for Trading

Cette configuration décrit une étude hebdomadaire de vente de straddles à la monnaie sur des composantes du S&P 500. Les positions sont ouvertes le vendredi et conservées jusqu’à l’échéance, avec des couvertures quotidiennes en actions déclenchées par les…

OptionsVolatilitéGestion des risquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook décrit la création de prédictions de test pour une configuration de modèle d’actions US sélectionnée au préalable. Les choix de modèle et paramètres de stratégie ayant été établis à partir des résultats de validation, ces mêmes résultats ne…

ActionsApprentissage automatiqueBacktestMarchés américains
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique comment construire des caractéristiques fondées sur des modèles pour un panel d’actions US sans laisser les observations futures influencer les valeurs historiques. Sa méthode centrale est un calendrier d’estimation : les modèles…

ActionsApprentissage automatiqueStatistiquesVolatilité
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente GReaT, une méthode de génération de tableaux financiers synthétiques à l’aide d’un modèle linguistique. Elle convertit chaque ligne en texte, ajuste finement un modèle fondé sur GPT à partir de caractéristiques d’ETF, puis analyse le…

Apprentissage automatiqueActionsStatistiquesBacktest