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 autoencodeur conditionnel qui préserve la structure d’un modèle factoriel latent instrumenté, tout en remplaçant par un réseau neuronal la fonction linéaire reliant les caractéristiques des entreprises aux expositions factorielles.…
Ce notebook compare deux modèles de représentations vectorielles à poids ouverts exécutés localement sur une tâche de récupération, à partir d’extraits de récents rapports 10-K d’un petit groupe de grandes entreprises US. Les deux modèles reçoivent les mêmes…
Ce notebook construit une matrice mensuelle de modèles pour une étude des caractéristiques d’entreprises US à partir d’un panel publié dont les caractéristiques ont déjà été classées entre entreprises. Il ajoute des composites et des interactions à partir…
Ce document ajuste TabM, un ensemble neuronal à partage de poids, à des caractéristiques dérivées d’options pour prévoir les rendements boursiers à terme et les rendements ajustés au risque. Ses membres utilisent un réseau partagé à deux couches, avec une…
Cette note de configuration explique le choix du solveur saga et d’une tolérance de convergence plus stricte pour la régression logistique L1 sur des étiquettes à trois classes. Elle compare saga à liblinear, en citant des mesures de temps d’exécution sur un…
Ce notebook étudie un autoencodeur supervisé qui prévoit les rendements à terme à partir des caractéristiques des entreprises. Il conserve un goulot d’étranglement étroit dans le réseau neuronal, mais supprime l’interprétation en facteurs conditionnels et la…
Cette analyse de faisabilité vérifie si une stratégie mensuelle long-short fondée sur les caractéristiques des entreprises US peut être évaluée à partir du panel disponible. Elle vérifie que les mesures sont encodées sous forme de rangs, décrit combien de…
Ce notebook compare deux simulations de la même stratégie mensuelle de momentum ETF. Elles utilisent les mêmes pondérations cibles, univers, dates et coûts de trading totaux. L’une calcule les rendements à partir des pondérations retardées et des rendements…
Ce notebook distingue la prévision des rendements de l’affirmation selon laquelle le momentum en est la cause. Il prend le rendement de l’action sur l’année précédente, hors dernier mois, comme traitement et le rendement futur comme résultat. La volatilité…
Ce notebook agrège les résultats de LightGBM dans plusieurs études de cas de trading et les compare à des références linéaires et TabM. Il examine la configuration ayant le coefficient d’information (IC) le plus élevé pour chaque étude de cas, présente des…
Ce notebook vérifie si des plongements de graphes appris ajoutent de l’information prédictive à un modèle tabulaire pour les actions US. Il construit un réseau à partir des corrélations absolues des rendements mesurées avant la période cible, crée des…
Ce notebook compare plusieurs méthodes de mesure de la volatilité et développe des modèles de volatilité autorégressifs hétérogènes (HAR) ainsi qu’une analyse de la rugosité. Il utilise les rendements intrajournaliers pour estimer la variance réalisée de la…
Ce notebook compare le stockage en CSV, Parquet, Feather et HDF5 sur un tableau OHLCV déterministe d’un million de lignes. Il mesure le temps d’écriture, le temps de lecture après matérialisation des données, la taille des fichiers et les lectures ne…
Ce notebook présente un processus qui transforme les titres de l’actualité financière en signaux par action. Il nettoie et normalise un corpus d’actualités, supprime les doublons exacts ou correspondant à un préfixe au sein de groupes symbole-date et utilise…
Ce notebook explique le cycle de vie des données quotidiennes OHLCV : charger un historique initial, récupérer un petit lot de données sur une période qui chevauche la précédente, détecter les séances manquantes et résumer la fraîcheur et les problèmes de…
Ce notebook analyse les performances d’une stratégie de référence de momentum ETF à position longue uniquement, selon les conditions de marché entre 2010 et 2024. Il classe chaque rendement quotidien à l’aide de mesures de volatilité et de tendance connues…
Ce notebook applique des prévisions de caractéristiques d’entreprises sélectionnées précédemment et une configuration de portefeuille fixe à une période test d’un an. Il ne fait aucun nouveau choix concernant les prévisions, l’allocation, la concentration,…
Ce notebook étudie l’échantillonnage fondé sur l’information en construisant des barres d’imbalance en ticks et en volume à partir des données de transactions. Il vérifie une implémentation manuelle de l’imbalance en ticks par rapport à un échantillonneur de…
Ce notebook présente un processus de questions-réponses en lecture seule sur un graphe de participations institutionnelles construit à partir des déclarations 13F. Au lieu de générer des requêtes de base de données à partir du langage naturel, il dirige les…
Ce document présente la connexion d’une stratégie de momentum ETF sur cinq jours à Alpaca au moyen d’une interface de stratégie commune. La stratégie suit le momentum sur SPY, QQQ et IWM, et produit des signaux lorsqu’il franchit un seuil. Des adaptateurs…
Ce notebook estime si la part du volume signé initié par les acheteurs est associée aux rendements des 15 prochaines minutes, après prise en compte du spread relatif, de la volatilité réalisée récente et du rendement mensuel antérieur. L’apprentissage…
Ce notebook évalue les caractéristiques comptables et fondées sur les prix comme prédicteurs individuels des rendements des actions US américaines du mois suivant. Il calcule les corrélations de rang transversales mensuelles entre chaque caractéristique et…
Ce notebook compare des modèles prédictifs qui classent les actions NASDAQ-100 selon leur rendement des 15 prochaines minutes, à partir d’informations intrajournalières de microstructure telles que les écarts acheteur-vendeur, le déséquilibre de profondeur,…
Ce notebook présente un cycle opérationnel pour une stratégie actions ETF : actualiser les données de marché, calculer des caractéristiques financières, réentraîner un modèle Ridge, produire des prédictions transversales à jour, les rejouer dans un moteur de…