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 tutoriel explique comment la volatilité conditionnelle d’un processus ARCH ou GARCH peut produire des séries de rendements à queues plus épaisses que celles d’une distribution normale. Il simule une série GARCH(1,1), compare le comportement de ses queues…
Le cours décrit l’effet des coûts de transaction sur les performances d’une stratégie et la manière dont les équipes de trading institutionnelles évaluent l’exécution. Il distingue les commissions et frais explicites des coûts indirects, comme le spread et…
Ce tutoriel présente les tableaux NumPy et les opérations d’algèbre linéaire utilisés en finance quantitative. Il explique les dimensions et formes des tableaux, l’indexation, le découpage et les fonctions élément par élément, puis applique ces notions à des…
Cette leçon utilise un modèle factoriel pour décomposer le risque d’un portefeuille entre risque lié aux facteurs communs et risque propre aux actifs. Elle construit des rendements des facteurs marché, taille et valeur, estime l’exposition de chaque action…
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 l’analyse en composantes principales comme une méthode pour résumer une grande matrice à l’aide d’un plus petit nombre de composantes orthogonales qui capturent une grande partie de sa variation. Une image synthétique illustre la…
Ce cours présente les estimations de paramètres comme des quantités incertaines, susceptibles de changer avec de nouvelles observations ou selon la fenêtre d’échantillonnage. Il propose de mesurer cette instabilité en estimant une statistique sur plusieurs…
Ce cours explique comment le non-respect des hypothèses de régression influe sur les estimations des paramètres et l’inférence statistique, et pourquoi l’analyse des résidus est utile même pour les modèles complexes. Il aborde les résidus non normaux et le…
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 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…
Ce cours présente les modèles factoriels sous forme de régressions qui expliquent les rendements d’un actif à partir d’autres séries de rendements. Il estime le bêta d’un actif par rapport à un indice de référence à partir de rendements historiques, puis…
Ce cours explique l’effet de levier comme un emprunt destiné à accroître le capital investi dans une stratégie de trading. Il définit le ratio de levier et s’appuie sur des exemples à période unique pour montrer que les fonds empruntés peuvent amplifier les…
Ce cours explique comment le modèle d’évaluation des actifs financiers relie les rendements attendus des actifs au taux sans risque et à l’exposition au risque général du marché. Il distingue le risque diversifiable, propre à l’entreprise, du risque…
Ce cours présente la Value at Risk (VaR) d’un portefeuille comme un seuil de perte associé à un niveau de couverture choisi, puis montre comment calculer une VaR historique à partir d’un percentile faible des rendements pondérés du portefeuille sur une…
Le document passe en revue les mesures de dispersion des observations autour d’une valeur centrale. Il définit l’étendue, l’écart absolu moyen, la variance et l’écart-type, en précisant que l’écart-type s’exprime dans les mêmes unités que les observations et…
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 explique comment le bêta de marché et l’exposition sectorielle peuvent faire évoluer ensemble les prévisions individuelles d’un portefeuille, réduisant le nombre de paris indépendants et, par conséquent, son potentiel ajusté du risque. Il…
Ce cours utilise des modèles factoriels pour expliquer les rendements d’un portefeuille et quantifier son exposition aux sources systématiques de risque. Il décrit la régression des rendements actifs, mesurés par rapport à un indice de référence, sur les…
Ce cours explique comment la sélection d’un univers définit les titres accessibles à un algorithme de trading et peut influer sur le comportement et le risque de la stratégie. Il présente un filtre quotidien d’actions ordinaires classées selon leur volume…
Le document explique comment répartir l’exposition entre des paris indépendants ou faiblement corrélés peut réduire la volatilité d’un portefeuille, tandis que l’ajout d’actifs très corrélés peut laisser le risque pratiquement inchangé. Il illustre d’abord…
Le document définit la corrélation comme la covariance divisée par les écarts-types de deux séries, ce qui donne une mesure comprise entre -1 et 1 et plus facile à comparer entre jeux de données. Il explique les matrices de covariance et de corrélation, avec…