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 audit actuel comparant VectorBT Pro et VectorBT OSS à ML4T sur des stratégies prises en charge et fondées sur des données réelles. Les deux éditions de VectorBT participent à l’allocation d’ETF, à l’allocation de devises cotées en USD…
Ce notebook explique l’analyse en composantes principales instrumentée (IPCA), qui modélise les expositions factorielles de chaque ETF comme une fonction linéaire commune des caractéristiques observées de ce fonds. Les moindres carrés alternés estiment…
Ce notebook ajuste un modèle à facteurs latents PCA sur un panel de rendements boursiers, sans utiliser de caractéristiques de surface des options, de caractéristiques d’entreprises ni d’informations sur la cible. PCA extrait les principales directions de…
Ce notebook compare la pondération équipondérée à deux règles d’allocation pour des stratégies fondées sur les caractéristiques d’entreprises US : la pondération par score, qui affecte davantage de capital aux prédictions de modèle les plus élevées, et la…
Cette analyse compare des signaux appris pour les rendements mensuels transversaux des actions US, à partir de caractéristiques comptables et de marché, avec le rendement du mois suivant comme cible. Elle examine les modèles linéaires, les arbres de…
Cet audit compare Backtrader et Zipline à ML4T sur des cas réels de stratégies, en ne retenant que les combinaisons d’actifs et de contrats que chaque moteur et le jeu de données figé peuvent représenter nativement. Il couvre l’allocation d’ETF et un panel…
Ce notebook définit et valide des étiquettes de rendements mensuels pour une étude transversale US des caractéristiques des entreprises. Il vérifie comment le fournisseur de données associe les caractéristiques de chaque ligne au rendement correspondant et…
Ce notebook construit un allocateur de portefeuille de bout en bout qui place un réseau de sélection de variables de type Temporal Fusion Transformer en amont d’un LSTM. Des réseaux résiduels à portes distincts intègrent chaque caractéristique, puis des…
Ce notebook compare des rééquilibrages quotidiens, hebdomadaires, bimensuels et mensuels pour un portefeuille de momentum classé en tête, construit à partir d’un univers fixe de ETF. Il mesure la rotation du portefeuille et la performance brute ajustée du…
Cette présentation explique une famille de modèles de prévision des rendements à partir des caractéristiques des entreprises. Au lieu de traiter chaque caractéristique comme un prédicteur direct des rendements, les modèles supposent que les rendements sont…
Ce document de configuration définit un pipeline hebdomadaire de recherche sur les actions du S&P 500, qui associe les caractéristiques du marché des options à des signaux fondés sur les prix. Il précise l’univers admissible, le calendrier des décisions et…
Ce document présente un modèle pédagogique d’espace d’états sélectif de type Mamba pour prédire les rendements de ETF à partir de séquences de caractéristiques de momentum. Contrairement aux mécanismes d’attention et au mélange temporel dense, un modèle…
Ce document présente un autoencodeur conditionnel qui modélise les expositions des entreprises à des facteurs de rendement latents comme une fonction non linéaire de leurs caractéristiques. Comme IPCA, il estime une structure factorielle où les rendements…
Ce document présente un réseau neuronal TabM qui classe les ETF à partir de caractéristiques tabulaires. Son tronc commun à deux couches alimente plusieurs membres, chacun doté d’un vecteur d’échelle appris et d’une couche de sortie ; la moyenne de leurs…
Ce notebook explique comment les limites de participation au volume plafonnent la part du volume de marché qu’un ordre peut consommer à chaque intervalle. Lorsqu’un ordre parent dépasse le montant autorisé, le courtier en exécute une partie et reporte le…
Ce chapitre présente les arbres de gradient boosting et explique comment ils s’appuient sur les arbres de décision et les forêts aléatoires pour les prévisions financières sur données tabulaires. Le boosting ajoute des apprenants successifs pour corriger les…
Ce document décrit un jeu de données mensuel sur les actions US, conçu pour la recherche en apprentissage automatique sur la valorisation des actifs. Il comprend 94 caractéristiques d’entreprises transformées par rang, notamment des mesures comptables et des…
Ce notebook étudie comment l’impact de marché modifie les résultats de backtest d’une stratégie de momentum sur des actions de liquidité différente. Il maintient constants la taille des ordres et la stratégie, estime la liquidité et la volatilité sur une…
Ce notebook présente un panel publié pour la recherche en apprentissage automatique sur les actions US. Il contient des observations mensuelles avec 46 caractéristiques d’entreprises et les rendements excédentaires du mois suivant, sur plusieurs décennies.…
Ce chapitre explique comment créer et utiliser des graphes de connaissances financières lorsque les questions dépendent de relations telles que la propriété, les chaînes d’approvisionnement ou la contagion. Il traite de l’identité des entités, des schémas de…
Ce notebook compare deux architectures Transformer pour prévoir les rendements des ETF sur 21 jours à partir de huit caractéristiques de momentum rétrospectif. PatchTST regroupe les jours consécutifs en segments, ce qui réduit le nombre de jetons d’attention…
Ce notebook analyse un portefeuille d’ETF actions à l’aide de régressions CAPM CAPM et de facteurs Fama-French, puis étend l’analyse aux expositions glissantes, à l’attribution des rendements et à la dépendance résiduelle. Il utilise des rendements…
Cette démonstration exécute une stratégie de croisement de deux moyennes mobiles dans un moteur de backtest historique et dans un moteur en réel qui rejoue les mêmes barres quotidiennes ETF. La stratégie, les entrées, les paramètres et la convention…
Ce notebook présente un modèle de facteur d’actualisation stochastique (SDF) pour valoriser la coupe transversale des rendements des entreprises US. Il apprend des pondérations qui rendent les rendements actualisés des actifs conformes aux conditions de…