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 présente un cadre pour vérifier si la qualité apparente d’un signal de momentum résiste à des choix de recherche raisonnables. À partir de données réelles ETF antérieures à la période de holdout désignée, il fait varier un paramètre de lookback à…
Ce notebook compare des modèles linéaires sur des caractéristiques ETF construites à partir de fenêtres de rendements qui se chevauchent et de mesures connexes de momentum, de volatilité et d’oscillateurs. Ces prédicteurs sont colinéaires, ce qui rend…
Ce notebook présente un autoencodeur supervisé pour prévoir les rendements futurs des ETF. Le réseau compresse la ligne de caractéristiques d’un fonds en une représentation de faible dimension et prédit directement les rendements à partir de cette…
Ce notebook explique comment tester si des événements, tels que des signaux de trading ou des annonces, prédisent des rendements supérieurs à ceux d’un indice de référence du marché. Il présente le processus à l’aide de cassures de momentum sur des ETF…
Ce document explique comment construire des étiquettes de rendement futur quotidien pour les ETF à partir des cours de clôture ajustés à la date d’observation et lors d’une séance ultérieure. Il crée une étiquette principale à horizon mensuel et une variante…
Ce document décrit un jeu de données quotidien ETF conçu comme un ensemble de candidats pour la recherche sur le momentum et multi-actifs. Il couvre neuf catégories, dont les actions US et internationales, les titres à revenu fixe, les matières premières,…
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…