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 construit des étiquettes de rendement futur des actions pour une stratégie qui exploite les données d’options cotées afin de classer les actions, puis de les détenir. Il crée une série de prix ajustés des opérations sur titres et identifie les…
Cette étude de cas examine si les informations tirées des options cotées peuvent aider à sélectionner des actions du S&P 500. Elle combine les prix quotidiens des actions avec les niveaux de volatilité implicite des options, leur asymétrie, leur structure…
Ce notebook explique l’analyse en composantes principales instrumentée (IPCA), qui estime des facteurs communs tout en modélisant les expositions factorielles de chaque action comme une fonction linéaire partagée des caractéristiques de sa surface d’options…
Cette analyse exploratoire présente les contrats d’options et la structure des chaînes, puis décrit un échantillon 2020 d’options S&P 500 sur huit actifs sous-jacents. Elle explique la position dans la monnaie, la valeur intrinsèque et la valeur temps, la…
Ce notebook évalue les stops au niveau des positions, les stops suiveurs et les sorties temporelles sur la lignée d’allocation classée en tête selon le ratio de Sharpe de validation parmi les candidats admissibles à couverture complète. Chaque contrôle est…
Ce notebook compare des règles de pondération de portefeuille pour une stratégie sur options S&P 500 qui vend des straddles. Il conserve les symboles sélectionnés et les autres paramètres de stratégie, tout en remplaçant la référence à pondération égale par…
Ce notebook applique TabM, une architecture neuronale tabulaire qui partage un réseau de caractéristiques à deux couches entre les membres de l’ensemble. Chaque membre met à l’échelle la représentation partagée à l’aide de son propre vecteur appris et…
Ce notebook décrit la production d’un ensemble de prédictions hors échantillon pour un modèle d’options S&P 500 sélectionné au préalable. La configuration est fixée à partir des résultats de validation, réajustée sur les données antérieures à la période de…
Ce notebook ajuste PatchTST, un modèle de séquence de type transformeur, comme membre d’un ensemble de modèles défini à l’avance pour la recherche sur les options S&P 500. Il divise une série rétrospective en blocs de longueur fixe, les intègre sous forme de…
Le document décrit comment comparer les prédictions de validation de modèles linéaires, de boosting par gradient, d’apprentissage profond tabulaire et de séquence pour les options S&P 500. Avant de présenter les diagnostics, il vérifie que chaque population…
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…
Ce notebook applique l’apprentissage automatique double pour examiner si l’écart entre volatilité implicite et réalisée est associé aux rendements ultérieurs des actions après ajustement des facteurs de confusion observés. Il identifie la volatilité…
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 explique comment réduire de grandes chaînes d’options du S&P 500 en jeux de données quotidiens par symbole destinés à la recherche. Le résumé de surface sélectionne les options les plus proches des deltas absolus cibles au sein de tranches…
Cette étude de cas évalue des straddles vendeurs à la monnaie sur les constituants du S&P 500, ouverts chaque semaine et conservés jusqu’à l’échéance avec couverture delta quotidienne. Son principal choix méthodologique consiste à modéliser les rendements à…
Ce notebook évalue l’effet des hypothèses de coûts de transaction sur le Sharpe en validation d’une allocation sélectionnée d’actions et d’options du S&P 500. Lorsque disponible, il reprend la configuration choisie parmi un ensemble de candidats figé, puis…
Ce notebook utilise l’apprentissage automatique double pour tester si l’association entre l’écart de volatilité implicite moins réalisée et les rendements futurs des actions persiste après ajustement pour les facteurs de confusion observés. Il compare…
Ce notebook construit des labels de rendement futur pour des straddles courts à la monnaie sur des actions du S&P 500. Puisque le straddle nominal à 30 jours du panel quotidien représente un contrat différent à chaque séance, décaler une série de prix…
Cette étude de cas construit des caractéristiques pour examiner si la variance implicite à la monnaie dépasse la variance réalisée ultérieure pour les titres du S&P 500, et si l’écart varie selon les titres. Elle combine les cotations de straddles aux prix…
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 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 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 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 explique comment construire des caractéristiques à partir de données qui dépassent l’historique des prix d’un seul actif. Il calcule le rendement annualisé de rollover des contrats à terme à partir des prix simultanés des contrats proches et…