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 explique pourquoi le ratio de Sharpe observé d’une stratégie doit être corrigé lorsqu’elle a été sélectionnée parmi de nombreux essais. Il présente le ratio de Sharpe déflaté (DSR), qui compare le résultat sélectionné à une référence qui augmente…
Ce notebook explique comment ajuster finement un transformeur pour la reconnaissance d’entités nommées financières, qui identifie dans un texte des segments tels que des organisations, des personnes, des montants, des dates et des pourcentages. Il porte sur…
Ce carnet présente un processus de contrôle de la qualité des données quotidiennes US sur les actions OHLCV. Les contrôles structurels portent sur les valeurs nulles, les doublons, l’ordre chronologique, la cohérence des prix, les valeurs négatives, les prix…
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…
Ce notebook explique comment un facteur d’actualisation stochastique (SDF) valorise une coupe transversale de signaux sur options d’actions. Contrairement aux modèles factoriels qui estiment les expositions et les rendements des facteurs, l’approche SDF…
Ce document présente les facteurs latents comme des schémas communs de rendement entre actions, le coefficient de charge de chaque action décrivant son exposition à un schéma. Il oppose l’analyse en composantes principales, qui extrait les facteurs et les…
Ce document explique comment construire des labels de rendement futur et de direction pour la recherche intrajournalière sur le NASDAQ-100. Le rendement repose sur une convention d’exécution explicite : observer la clôture d’une barre, entrer à la barre…
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,…
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…
Cette analyse explique comment interpréter les coefficients d’information pour un catalogue de modèles de prévision de contrats à terme CME. Elle définit l’IC de chaque date comme la corrélation de rang entre les rendements prévus et réalisés sur différents…
Ce notebook exécute trois agents de recherche identiques sur une question de récession, soit en rejouant une capture enregistrée, soit en lançant des modèles et des recherches en direct en parallèle. Il consigne la probabilité et la confiance de chaque…
Ce notebook rassemble les backtests enregistrés d’une étude de cas sur ETF pour évaluer les stratégies en tenant compte de l’incertitude. Il lit les mesures de performance accompagnées d’intervalles de confiance bootstrap par blocs et utilise des bootstraps…
Ce notebook explique comment un panel macroéconomique horodaté selon la période qu’il mesure peut introduire des informations futures dans un backtest de trading. Il estime les dates de publication en ajoutant la durée de la période à la date horodatée, puis…
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…
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…
Le document explique comment créer des facteurs de paires de devises à partir de trois modèles de séries temporelles ajustés : un filtre espace-état qui estime un niveau de prix évoluant lentement, un modèle de Markov caché à deux états pour les régimes de…
Le document présente une machine à états commune pour les suspensions automatisées du trading, avec des états fermé, ouvert et semi-ouvert. Elle applique ce cycle de vie à quatre conditions : le drawdown du portefeuille, la perte quotidienne, les séances…
Ce notebook examine si les modèles séquentiels peuvent améliorer les résumés construits manuellement de l’historique de la prime de financement perpétuelle. Il compare NLinear, un modèle linéaire simple qui lit une fenêtre ordonnée, à un LSTM à deux couches.…
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 exécute ou rejoue un panel d’agents de recherche identiques répondant à une même question de prévision, puis examine leurs prévisions, leurs recherches et leurs échanges. Le traçage séparé de chaque agent préserve l’attribution lors des appels…