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 évalue NLinear, un modèle séquentiel simple qui soustrait le dernier niveau observé d’une fenêtre rétrospective et transforme la séquence obtenue en prévision par une transformation linéaire. Il ajuste la population de modèles ETF sur des plis…
Ce notebook audite un corpus de rapports annuels avant son indexation pour la recherche financière. Il mesure le délai entre la fin d’une période fiscale et la date de publication publique, montrant pourquoi les applications à date donnée doivent utiliser…
Ce notebook filtre des variables financières et fondées sur des modèles en fonction de leur relation avec le rendement à huit heures des contrats perpétuels crypto. À chaque règlement, il calcule les corrélations transversales de Spearman entre les contrats…
Ce notebook définit des étiquettes de rendement total mensuel pour une étude transversale des caractéristiques d’entreprises US et vérifie leur correspondance avec les lignes du fournisseur. Le tableau associe les caractéristiques du mois précédent au…
Ce notebook montre comment des coûts d’exécution explicites peuvent réduire les rendements bruts d’une stratégie intrajournalière hypothétique. Il ancre le spread de franchissement sur le spread coté médian pondéré par le volume des composantes du…
Le document présente un flux de recherche en trading par apprentissage automatique, de la collecte des données et de la création des variables à l’entraînement des modèles, au backtesting, aux coûts de transaction, aux décisions de portefeuille et de risque,…
Ce notebook transforme le portage des contrats à terme — l’écart de prix entre échéances proches — en variables fondées sur des modèles. Il décrit des prévisions ARIMA à un pas pour chaque produit, des mesures glissantes de la force des cycles saisonniers…
Ce tutoriel explique comment organiser les données de marché au-delà de téléchargements ponctuels. Il présente un gestionnaire unifié pour récupérer un symbole ou des lots de symboles, des univers prédéfinis ou personnalisés et un stockage Parquet…
Ce notebook teste des règles de risque au niveau des positions et du portefeuille sur les meilleures combinaisons d’allocation ETF d’une stratégie mensuelle. Il maintient fixes chaque prédiction enregistrée, chaque règle de concentration et chaque mécanisme…
Ce notebook applique l’analyse en composantes principales fondée sur les corrélations aux rendements des ETF sectoriels afin de décrire les facteurs de risque communs et la rotation sectorielle. La standardisation des rendements donne une variance unitaire à…
Ce module décrit des contrôles visant à vérifier que les entrées de prédiction et de backtest couvrent les séances et les segments définis par une étude. Les contrôles relatifs comparent les modèles candidats entre eux et peuvent donc manquer une défaillance…
Ce notebook décrit l’ajustement de PatchTST aux données à la minute NASDAQ-100 pour prévoir les rendements sur plusieurs horizons futurs. Le modèle regroupe les observations consécutives en segments et leur applique un mécanisme d’attention, réduisant le…
Ce notebook vérifie si les données historiques ETF permettent de soutenir une stratégie de classement mensuel avant d’ajuster un modèle ou de produire des prévisions. Il teste l’univers négociable à partir de la liquidité de l’année précédente, compte les…
Ce notebook compare différentes façons d’allouer le capital entre des positions actions US, en gardant fixes le modèle, le point de contrôle, les dates de rééquilibrage et les actions sélectionnées. Il examine les pondérations fondées sur la force des…
Ce notebook présente un GAN Wasserstein inconditionnel fondé sur les signatures pour générer des séries temporelles financières. Il transforme les rendements en trajectoires augmentées, calcule des signatures de trajectoire tronquées et entraîne un…
Ce notebook évalue TSMixer comme modèle séquentiel global pour un panel ETF. Le modèle partage ses paramètres entre les fonds tout en utilisant l’historique et les covariables propres à chacun ; ses couches de mélange apprennent les relations temporelles et…
Ce notebook définit des cibles de rendement futur pour une stratégie transversale sur contrats à terme qui classe les produits selon leur structure par échéance, en prenant des positions longues sur ceux dont le portage est plus fort et des positions courtes…
Ce notebook décrit l’utilisation de TSMixer pour prédire les rendements des actions à partir de fenêtres ordonnées de caractéristiques propres à chaque action. Chaque exemple comprend 60 séances consécutives ; les fenêtres qui traversent des lacunes dans…
Ce notebook transforme les prédictions de validation de plusieurs familles de modèles en portefeuilles long-short à pondération égale. Il classe les actions selon leur rendement prédit, achète les mieux classées et vend à découvert les moins bien classées,…
Ce notebook compare des modèles de commissions sur actions et contrats à terme à plusieurs modèles de slippage, en soulignant que leurs unités et hypothèses diffèrent. Les frais en pourcentage restent constants en proportion du montant notionnel, tandis que…
Ce document présente un modèle factoriel à autoencodeur supervisé pour prédire les rendements des actions dans un contexte de recherche en analyse des options sur actions. Contrairement à PCA, IPCA et à un autoencodeur conditionnel non supervisé, son…
Ce document décrit un backtest hors échantillon à paramètres fixes pour une stratégie sélectionnée sur contrats à terme CME. La configuration, les prédictions, l’allocation, la fréquence de rééquilibrage, la concentration et les hypothèses de coûts de…
Ce notebook étudie des modèles de prédiction linéaires pour une coupe transversale de contrats à terme CME, à partir de colonnes de caractéristiques regroupées en familles apparentées, notamment le portage, le momentum, la volatilité et des mesures de risque…
Cette analyse pédagogique compare quatre architectures de réseaux neuronaux pour une même tâche : prévoir le rendement quotidien suivant à partir d’une fenêtre récente de rendements. Un ensemble regroupé de huit fonds négociés en bourse fournit des…