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.
16 documents
Ce tutoriel explique comment un modèle peut s’ajuster étroitement aux observations historiques en apprenant le bruit plutôt que le processus sous-jacent. Il identifie les petits échantillons et la complexité excessive du modèle comme des causes courantes, et…
Le document explique la régression linéaire multiple comme méthode pour modéliser un résultat à l’aide de plusieurs variables prédictives. Les moindres carrés ordinaires choisissent les coefficients en minimisant les erreurs de prédiction au carré ; chaque…
Cette leçon présente le trading par paires comme une façon de négocier une relation économique supposée entre deux titres. Elle distingue la cointégration de la corrélation, illustre les deux notions avec des séries simulées et décrit la mise à l’épreuve…
Le cours explique comment les résidus de régression, c’est-à-dire les différences entre les valeurs observées et prévues, peuvent indiquer si les hypothèses d’un modèle linéaire sont plausibles. Un graphique des résidus devrait ressembler à un nuage sans…
Le cours présente une méthode pour évaluer si un facteur actions classe les titres selon leurs performances relatives futures. L’exemple de momentum mesure la variation du prix sur une longue période rétrospective en excluant la période la plus récente, puis…
Ce cours passe en revue les erreurs de spécification possibles d’une régression et leurs effets sur les estimations et les prévisions. Omettre une variable corrélée aux variables explicatives retenues peut biaiser les coefficients, tandis que l’ajout de…
Ce cours explique comment la moyenne d’un échantillon permet d’estimer celle d’une population et comment un intervalle de confiance exprime l’incertitude de cette estimation. Il déduit l’erreur-type à partir de la variabilité de l’échantillon et de sa…
Ce cours explique comment les variables aléatoires représentent des résultats incertains et comment les lois de probabilité décrivent leur comportement. Il distingue les résultats discrets, résumés par une fonction de masse de probabilité, des valeurs…
Ce cours examine pourquoi les coefficients de régression peuvent varier fortement d’un échantillon à l’autre, limitant la fiabilité d’un modèle sur de nouvelles données. Des exemples de régression linéaire simple montrent qu’un petit échantillon et des…
Le document présente les modèles autorégressifs, qui prévoient une série temporelle à partir de ses propres valeurs retardées, et explique qu’une estimation pertinente exige la stationnarité au sens de la covariance : une moyenne finie, une variance et une…
Le document présente une méthode pour examiner un portefeuille de trading à l’aide de statistiques de performance et de graphiques de diagnostic. Il décrit des mesures courantes comme le ratio de Sharpe, le bêta de marché et le drawdown maximal, ainsi que…
Le document distingue le volume en actions du volume en dollars et explique pourquoi les données en barres peuvent indiquer des prix moyens, pondérés par le volume ou ceux de la dernière transaction. Il décrit les profils intrajournaliers courants du volume…
Le document explique une stratégie actions acheteuse-vendeuse transversale : classer les actions à l’aide d’un modèle, acheter les titres les mieux classés et vendre à découvert les moins bien classés en équilibrant les expositions en dollars. Il présente le…
Ce cours explique la stationnarité, les ordres d’intégration et l’importance de ces propriétés pour l’analyse des séries temporelles financières. Un processus stationnaire possède des caractéristiques génératrices de données stables, tandis que des…
Le document explique que la corrélation de rang de Spearman mesure si deux variables évoluent dans le même ordre ou dans l’ordre inverse, y compris lorsque leur relation est monotone mais non linéaire. Il calcule la corrélation à partir des observations…
Ce cours explique pourquoi la réalisation de nombreux tests statistiques augmente la probabilité de découvrir par hasard des relations apparemment significatives. Il illustre le problème en testant les corrélations de rang de Spearman par paires entre des…