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Bibliothèque de connaissances

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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733 documents

Machine Learning for Trading

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…

ActionsExécution des ordresBacktestGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce document décrit une interface destinée aux lecteurs pour examiner les résultats de backtests enregistrés dans un registre. Elle permet de résumer le nombre d’exécutions, d’inspecter les spécifications et les exécutions individuelles, de classer les…

BacktestStatistiquesConstruction de portefeuilleApprentissage automatique
Machine Learning for Trading

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…

ActionsInvestissement factorielBacktestDimensionnement des positions
Machine Learning for Trading

Ce notebook analyse les liens horodatés d’événements financiers dans un graphe de connaissances, en distinguant le moment de l’événement, celui de sa publication et celui où le pipeline d’extraction a créé le lien. Il calcule les délais de publication et…

Apprentissage automatiqueStatistiquesBacktestStratégies événementielles
Machine Learning for Trading

Ce notebook élabore un cadre tenant compte des unités pour estimer les coûts de trading sur les actions, les contrats perpétuels crypto, les contrats à terme, les ETF et le marché des changes. Il distingue le volume en actions, le volume en contrats, le…

Exécution des ordresMicrostructure des marchésGestion des risquesBacktest
Machine Learning for Trading

Cette revue de chapitre décrit une démarche fondée sur des hypothèses pour définir des stratégies de trading avant le backtest. Elle relie les hypothèses documentées sur les données et une configuration immuable à l’analyse exploratoire, aux études…

MomentumRetour à la moyenneStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique l’effet des spécifications des contrats à terme sur la comptabilisation d’un backtest. Il montre comment le multiplicateur du contrat convertit les variations de prix en pertes et profits en dollars, comment le prix multiplié par le…

Contrats à termeMatières premièresMomentumDimensionnement des positions
Machine Learning for Trading

Ce notebook compare des portefeuilles de référence d’ETF face à des crises historiques, à des chocs simultanés définis manuellement sur les actifs et à des scénarios de pertes de Monte-Carlo. Les périodes historiques incluent d’importantes baisses des…

Multi-actifsConstruction de portefeuilleGestion des risquesVolatilité
Machine Learning for Trading

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…

OptionsActionsBacktestGestion des risques
Machine Learning for Trading

Le document décrit un processus d’analyse commun pour comparer des configurations de modèles entre études de cas. Il sélectionne d’abord une configuration par étude, puis établit des synthèses par pli et entre études à partir de cette sélection, afin que les…

Apprentissage automatiqueStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce relevé d’audit définit la méthode de comparaison de plusieurs frameworks de backtesting avec ML4T, sur des études de cas de stratégies réelles et une charge synthétique de résistance. Il précise les règles de comparaison des exécutions ordonnées, des…

BacktestExécution des ordresMicrostructure des marchésContrats à terme
Machine Learning for Trading

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…

BacktestExécution des ordresContrats à termeMarché des changes
Machine Learning for Trading

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…

ActionsApprentissage automatiqueBacktestConstruction de portefeuille
Machine Learning for Trading

Ce notebook définit des labels de rendement futur des prix pour un panel fixe de contrats perpétuels crypto et explique comment leur construction influe sur chaque modèle et backtest ultérieur. Il décale les horodatages d’ouverture des barres au moment où…

CryptomonnaiesContrats à terme perpétuelsBacktestStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce module source construit des tableaux de catalogue à partir de registres d’expériences sur les prédictions de modèles et les backtests. Il définit des champs réservés à la provenance, à l’identité, à l’état d’achèvement, à la disponibilité des artefacts et…

BacktestStatistiquesGestion des risquesConstruction de portefeuille
Machine Learning for Trading

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…

ActionsMomentumBacktestExécution des ordres
Machine Learning for Trading

Ce notebook évalue des configurations de séquence LSTM et NLinear sur des contrats à terme CME. Les modèles séquentiels consomment des fenêtres ordonnées d’observations pour déterminer si l’évolution récente contient des informations au-delà des…

Contrats à termeApprentissage automatiqueBacktestStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook décrit un processus commun d’ajustement de réseaux convolutifs temporels sur des données quotidiennes de paires FX. Au lieu de traiter chaque date comme une ligne de caractéristiques isolée, le modèle utilise une fenêtre rétrospective fixe…

Marché des changesApprentissage automatiqueBacktest
Machine Learning for Trading

Cette étude de cas évalue les signaux quotidiens de momentum et de carry dans un univers restreint et corrélé de paires de devises au comptant G10. Le processus va des contrôles de faisabilité et des labels de rendements futurs aux caractéristiques conçues…

Marché des changesMomentumStratégies de portageBacktest
Machine Learning for Trading

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…

ActionsStatistiquesApprentissage automatiqueInvestissement factoriel
Machine Learning for Trading

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,…

ActionsApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest