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.
558 documents
Ce notebook explique comment sélectionner une stratégie parmi un ensemble fixe de backtests d’actions US et évaluer la stratégie obtenue sur une période hors échantillon distincte. Il vérifie que les candidats partagent les identifiants de données et de…
Ce notebook compare trois modèles linéaires de séries temporelles, un encodeur Transformer et des prévisions sans paramètre sur les rendements quotidiens de SPY. Les approches linéaires associent une fenêtre historique à une prévision sur plusieurs jours,…
Ce notebook examine si les arbres à gradient boosting peuvent détecter dans les caractéristiques de microstructure NASDAQ-100 des relations non linéaires qu’un modèle linéaire pourrait manquer. Il étudie la possibilité que le déséquilibre des flux d’ordres…
Cette analyse de faisabilité vérifie si le panel d’actions US disponible permet d’étudier une stratégie quotidienne de classement actions long-short. Elle examine la construction de l’univers à date connue à l’aide de seuils de prix et de turnover passé,…
Ce notebook réajuste la configuration sélectionnée lors des étapes de validation précédentes à partir de l’historique antérieur à -2021, puis publie des prévisions pour un holdout 2021. Il récupère la configuration choisie dans un ensemble de candidats…
Cette analyse présente la structure d’une chaîne d’options et examine un échantillon 2020 d’options sur le S&P 500 pour huit actifs sous-jacents. Elle explique la moneyness, la valeur intrinsèque et la valeur temps, les grecques, la volatilité implicite…
Ce notebook met en œuvre une adaptation pédagogique quotidienne d’un modèle adversarial de facteur d’actualisation stochastique. Un réseau de pondération de portefeuille construit un facteur à partir des rendements excédentaires du lendemain, en utilisant…
Ce notebook teste la réaction d’une stratégie sélectionnée sur les caractéristiques des entreprises US lorsque l’hypothèse de coûts de transaction change. Il maintient la configuration de la stratégie fixe et relance des backtests de validation sur une…
Le notebook présente un aperçu des déclarations S&P 100 10-K et 8-K destinées à alimenter un graphe de connaissances financières. Il décrit des contrôles de schéma portant sur les champs obligatoires, l’unicité des clés d’entreprise et de numéro d’accès, la…
Ce notebook applique une stratégie fixe fondée sur les caractéristiques des actions à une période réservée hors échantillon, à partir de prédictions et d’un allocateur de portefeuille sélectionné auparavant. Il conserve la configuration, le dimensionnement…
Cette étude de cas évalue un straddle vendeur hebdomadaire sur options S&P 500 à partir de backtests enregistrés. Elle sélectionne une configuration dans un univers liquide désigné, classe les candidats sur la validation et évalue la configuration retenue…
Cette analyse reconstitue les cycles de vie des ordres à cours limité NASDAQ à partir des messages ITCH, en suivant les ordres de leur soumission jusqu’au premier événement lié à une annulation ou à leur exécution. Elle distingue les ajouts, suppressions,…
Ce notebook compare la justesse et le temps d’exécution de VectorBT Pro et de VectorBT OSS à ML4T sur des stratégies d’étude de cas prises en charge. Il couvre l’allocation d’ETF, le marché des changes coté en USD et un panel d’actions US pour les deux…
Ce notebook transforme des prédictions par action en portefeuilles de validation. À chaque date de rééquilibrage, il classe les actions selon leur rendement prédit, achète le groupe en tête, vend à découvert le groupe en queue et attribue le même capital à…
Ce notebook montre qu’un ordre d’un montant fixe peut entraîner des coûts très différents selon les actions, car sa taille relative au volume de transactions disponible compte. Il applique un modèle d’impact de marché en racine carrée à une stratégie…
Ce notebook adapte TSMixer afin de prédire les rendements futurs ETF à partir de caractéristiques de momentum historiques. Son architecture alterne une transformation linéaire partagée sur l’axe temporel et un module de mélange des caractéristiques MLP,…
Ce notebook explique comment ajuster finement un transformeur pour la reconnaissance d’entités nommées financières, qui identifie dans un texte des segments tels que des organisations, des personnes, des montants, des dates et des pourcentages. Il porte sur…
Ce carnet présente un processus de contrôle de la qualité des données quotidiennes US sur les actions OHLCV. Les contrôles structurels portent sur les valeurs nulles, les doublons, l’ordre chronologique, la cohérence des prix, les valeurs négatives, les prix…
Ce guide décrit un panel mensuel d’actions US comprenant des entreprises anonymisées et leurs caractéristiques, destiné à la recherche sur la valorisation des actifs par apprentissage automatique. Les données incluent des caractéristiques comptables et…
Ce notebook présente un processus visant à réduire un vaste ensemble de caractéristiques d’ETF à des candidates pour une modélisation ultérieure. Il classe les caractéristiques à l’aide de coefficients d’information de Spearman transversaux calculés par date…
Ce notebook explique comment un facteur d’actualisation stochastique (SDF) valorise une coupe transversale de signaux sur options d’actions. Contrairement aux modèles factoriels qui estiment les expositions et les rendements des facteurs, l’approche SDF…
Ce document présente les facteurs latents comme des schémas communs de rendement entre actions, le coefficient de charge de chaque action décrivant son exposition à un schéma. Il oppose l’analyse en composantes principales, qui extrait les facteurs et les…
Ce document explique comment construire des labels de rendement futur et de direction pour la recherche intrajournalière sur le NASDAQ-100. Le rendement repose sur une convention d’exécution explicite : observer la clôture d’une barre, entrer à la barre…
Ce notebook étudie TabM, une architecture de réseau neuronal pour données tabulaires, à partir de caractéristiques mensuelles d’entreprises. Il compare trois configurations prédéfinies qui augmentent la largeur des couches cachées et la taille de l’ensemble,…