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 applique une stratégie sur actions et options du S&P 500, sélectionnée auparavant, aux prédictions d’une période de réserve distincte en 2021. Il conserve sans modification la configuration sélectionnée, notamment son allocateur, ses règles de…
Ce chapitre présente la gouvernance après déploiement des systèmes de trading fondés sur l’apprentissage automatique. Il distingue les défaillances techniques, où des entrées identiques produisent des sorties différentes, de la dégradation statistique, où…
Cet index présente les facteurs latents comme des schémas communs extraits des mouvements conjoints des rendements boursiers, chaque coefficient de charge indiquant l’exposition d’une action à un schéma. Il oppose l’analyse en composantes principales, qui…
Ce notebook teste la classification des transactions Lee-Ready par rapport aux étiquettes du côté de l’initiateur dans des données Nasdaq détaillées ordre par ordre. Il reconstitue le carnet d’ordres à cours limité à partir des messages d’ajout, de…
Ce notebook utilise TreeSHAP pour expliquer les prévisions de rendement de LightGBM : importance globale des facteurs, explications de prévisions individuelles, graphiques de dépendance et valeurs d’interaction par paire. Il compare les classements SHAP aux…
Ce notebook transforme les titres financiers en signaux au niveau des actions et les évalue par rapport aux rendements à terme. Il produit des plongements des titres, mesure la surprise liée aux actualités comme la distance sémantique par rapport à une…
Ce document explique comment évaluer sur des données de holdout une stratégie actions US sélectionnée au préalable, tout en gardant sa configuration fixe. Il déduit l’ensemble correct de prévisions de holdout à partir de l’identité d’entraînement et du point…
Le notebook présente un processus d’extraction des liens entre fournisseurs, clients et concurrents à partir des rapports annuels d’entreprises, puis de stockage sous forme de graphe de connaissances. Un modèle de langage local génère des triplets candidats…
Ce notebook mesure l’effet des coûts de trading sur des stratégies déjà sélectionnées aux étapes de signal, d’allocation et d’overlay de risque. Il fixe une configuration choisie par validation pour chaque étiquette avant de faire varier les coûts, afin que…
Ce document explique pourquoi les stop-loss, les stops suiveurs et les sorties temporelles ne peuvent pas être évalués dans une étude de cas dont le backtest conserve les pondérations pendant un mois et n’observe que le rendement mensuel à terme réalisé. Ces…
Ce document décrit un processus d’évaluation de stratégies NASDAQ-100 microstructure enregistrées en backtest. Il lit les exécutions existantes au lieu d’entraîner des modèles ou de relancer les backtests, retrace les lignées de stratégies sélectionnées,…
Ce document présente une méthode par étapes pour faire correspondre aux titres les noms d’entreprises issus de données alternatives, de déclarations, d’actualités et de sources de prix. Il commence par joindre les données au moyen des identifiants…
Ce document décrit la création d’une matrice de facteurs transversaux pour les actions du S&P 500, en combinant des historiques de cours ajustés et des surfaces résumées de volatilité implicite des options. Il classe les facteurs par rôle, donnée d’entrée,…
Ce notebook explique comment un réseau convolutif temporel (TCN) peut prévoir les rendements à partir de données financières ordonnées. Les convolutions causales garantissent qu’une sortie à un instant donné ne dépend que des entrées actuelles et…
Ce document présente une méthode événementielle pour détenir un nombre limité de positions intrajournalières. Les prévisions sont alignées sur les barres de prix à l’aide du score disponible le plus récent, avec une limite de fraîcheur facultative. Les…
Cette étude de cas transforme des prévisions de modèle enregistrées pour des actions US en portefeuilles long-short équipondérés. Elle explore systématiquement plusieurs schémas d’entrée, chacun sélectionnant les titres les mieux classés pour les positions…
Ce notebook compare sklearn HistGradientBoosting, XGBoost, LightGBM et CatBoost pour une tâche de prévision des rendements sur ETF. Il mesure le coefficient d’information transversal, le temps d’entraînement et la mémoire du processus lors d’exécutions CPU…
Ce notebook convertit des prévisions transversales sur les actions en portefeuilles long-short en classant les titres à chaque rééquilibrage, en achetant les k titres les mieux classés et en vendant à découvert les k titres les moins bien classés, avec un…
Le notebook présente un aperçu des données de dépôts 10-K et 8-K du S&P 100, destinées à la construction de graphes de connaissances financières. Il vérifie l’exhaustivité du schéma, l’unicité des clés d’entreprise et des numéros d’accession, la cohérence…
Ce notebook évalue les prévisions de modèle en tant que stratégies de trading sur le NASDAQ-100, à l’aide d’un moteur de backtest commun. Il commence par un contrôle du pipeline avec des signaux aléatoires : des profits persistants après coûts indiqueraient…
Ce notebook vérifie si une stratégie de classement transversal d’actions à quinze minutes est faisable avant l’ajustement d’un modèle ou la production de prévisions. Il utilise les cotations du NASDAQ-100, les rendements au milieu de fourchette et une…
Le document décrit l’ajustement d’un modèle linéaire séquentiel simple sur des caractéristiques à la minute du NASDAQ-100 afin de prévoir les rendements futurs à plusieurs horizons. Chaque entrée contient l’heure précédente pour une action, exprimée en…
Ce notebook construit des caractéristiques de volatilité conditionnelle fondées sur un modèle pour les actions du S&P 500 avec un modèle GJR-GARCH(1,1), puis compare un écart de volatilité implicite des options mesuré par rapport à la volatilité réalisée à…
Ce notebook étudie l’effet des choix de régularisation Ridge sur le coefficient d’information d’un panel ETF et la façon dont la recherche d’hyperparamètres peut gonfler les performances publiées. Il évalue d’abord une large grille d’alpha sur des plis…