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 module estime les paramètres de marchés crypto simulés utilisés dans des environnements d’apprentissage par renforcement. Il charge les données horaires d’un marché perpétuel pour un symbole donné, calcule les rendements logarithmiques de clôture à…
Ce document décrit un environnement Gymnasium pour entraîner un agent à liquider une position sur un horizon fixe. L’observation combine l’inventaire restant et le temps avec le spread, la profondeur du marché, la volatilité et un régime normal ou tendu. Une…
Ce notebook présente un flux de prévision en quatre phases utilisant l’orchestration Python native, CrewAI et LangGraph. Il compare la gestion de l’état, l’inspection ou la reprise après échec, les dépendances ajoutées par chaque approche et le…
Ce notebook formule un ordre parent comme un problème de contrôle à horizon fini. À chaque intervalle, le Q-learning tabulaire choisit un multiplicateur appliqué à une tranche de transaction fondée sur le VWAP, en fonction du temps et de l’inventaire…
Cette analyse transversale examine comment l’information prédictive, mesurée par le coefficient d’information (IC), se traduit en Sharpe de portefeuille dans neuf études de cas de trading. Son point central est que la mise en œuvre joue un rôle déterminant…
Ce notebook explique comment construire un historique continu des prix des contrats à terme à partir de contrats individuels arrivant à échéance. Il repère les contrats du mois le plus proche selon le volume de négociation, applique une contrainte…
Ce script de validation met à l’épreuve un processus de recherche réduit sur les contrats à terme CME, des prévisions du modèle aux pondérations de portefeuille et au backtesting. Il vérifie que les prévisions couvrent exactement les clés attendues de…
Ce notebook présente une méthode descriptive pour convertir les rendements bruts en performance nette, en modélisant séparément les frictions de transaction, le financement et les frais du fonds. Sa décomposition paramétrée des coûts calcule les coûts de…
Ce module définit un objectif différentiable pour l’apprentissage de portefeuille de bout en bout. Il transforme des pondérations de risque limitées au niveau des actifs en expositions du portefeuille à l’aide d’un ajustement par la volatilité, calcule les…
Ce notebook analyse des carnets d’ordres NASDAQ reconstruits pour décrire les spreads intrajournaliers et la profondeur au meilleur cours acheteur et vendeur, puis examine si le déséquilibre des flux d’ordres est associé au rendement de la tranche suivante.…
Ce notebook établit une référence au stade du signal pour évaluer les prévisions du modèle sur les contrats à terme CME. À chaque décision hebdomadaire, il classe les produits selon leur rendement prédit, achète le groupe de tête, vend à découvert celui de…
Cette configuration définit une expérience de classement et de rééquilibrage long uniquement sur des ETF. Elle couvre un vaste univers de 100 ETF, avec des expositions aux actions, obligations, matières premières et régions ; les décisions sont mensuelles et…
Ce benchmark compare CSV, Parquet, Feather (Arrow IPC) et HDF5 sur le même panel OHLCV déterministe. Il mesure le temps d’écriture, le temps de lecture avec matérialisation, la taille des fichiers et l’effet de la lecture de certaines colonnes seulement. La…
Ce tutoriel opérationnel présente les protections à l’exécution d’un système de trading en réel avec un courtier synthétique. Il montre comment SafeBroker rejette les ordres lorsque les données de marché sont trop anciennes ou que les pertes quotidiennes…
Ce notebook compare DQN, PPO et A2C dans un environnement de trading simulé commun, calibré sur les rendements horaires des contrats à terme perpétuels sur Bitcoin. Un modèle GARCH(1,1) produit le regroupement de volatilité ; l’environnement facture les…
Ce document présente deux méthodes d’estimation des spreads bid-ask lorsque seules des données journalières OHLCV sont disponibles. Corwin-Schultz compare les amplitudes haut-bas sur des intervalles adjacents d’un et deux jours, en s’appuyant sur le…
Ce document explique une référence de validation pour les prédictions de modèles sur les contrats à terme CME. À chaque décision hebdomadaire, les produits sont classés selon le rendement prédit ; le groupe de tête est détenu à l’achat et celui du bas à la…
Cette note présente un flux de travail opérationnel pour connecter une stratégie à Interactive Brokers via TWS ou Gateway. Elle vérifie que la session utilise un compte de simulation, lit les valeurs du compte et les positions, puis demande des barres…
Ce notebook teste la sensibilité d’un backtest de momentum sur ETF aux frais de trading supposés. Il conserve fixes les pondérations et le calendrier de trading de la stratégie, relance le simulateur pour une plage de coûts par opération et compare la…
Cette analyse examine un processus de backtest enregistré pour une stratégie mensuelle sur actions US fondée sur les caractéristiques des entreprises. Elle présente l’incertitude du ratio de Sharpe, des mesures de probabilité et de ratio de Sharpe ajusté,…
Ce notebook mesure l’effet des coûts d’exécution sur une configuration de contrats perpétuels crypto déjà sélectionnée. Il conserve fixes le modèle, le checkpoint, la règle d’entrée, l’allocateur et le contrôle du risque, puis relance la stratégie sur une…
Ce notebook analyse les messages NASDAQ TotalView-ITCH pour décrire l’activité générale du marché et créer des données de transactions réutilisables. Il compte les messages par type, puis enrichit les messages d’exécution d’ordres en reliant les identifiants…
Ce document décrit des utilitaires de jeux de données pour préparer des panels de séries temporelles destinés à l’entraînement de modèles et à l’inférence glissante. Le jeu d’entraînement renvoie des séquences glissantes de caractéristiques, de rendements…
Cette étude utilise dix jours de données NVDA par ordre de marché pour examiner comment l’activité quotidienne de trading influe sur l’échantillonnage en barres. Elle filtre les transactions pour ne conserver que les heures normales de marché US, classe les…