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Bibliothèque de connaissances

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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1,447 documents

Machine Learning for Trading

Ce notebook analyse un portefeuille d’ETF actions à l’aide de régressions CAPM CAPM et de facteurs Fama-French, puis étend l’analyse aux expositions glissantes, à l’attribution des rendements et à la dépendance résiduelle. Il utilise des rendements…

ActionsInvestissement factorielConstruction de portefeuilleStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook évalue si des données FX au comptant en barres de quatre heures peuvent étayer une stratégie transversale quotidienne qui classe les paires de devises selon le momentum et le carry, achète les plus fortes et vend les plus faibles. Il n’ajuste pas…

Marché des changesMomentumStratégies de portageStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook compare l’erreur quadratique, l’erreur absolue et la perte de Huber pour des modèles de gradient boosting prédisant les rendements de straddles vendeurs à la monnaie. La cible présente un gain plafonné et des pertes potentiellement sévères ; la…

OptionsVolatilitéApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente un modèle de facteur d’actualisation stochastique (SDF) pour valoriser la coupe transversale des rendements des entreprises US. Il apprend des pondérations qui rendent les rendements actualisés des actifs conformes aux conditions de…

ActionsInvestissement factorielApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Cet adaptateur de modèle applique PatchTST, une architecture Transformer pour la prévision de séries temporelles à long horizon, à la régression scalaire. Il accepte des séquences organisées par temps et caractéristique, les réorganise pour le modèle de base…

Apprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce document décrit une étude d’ablation visant à déterminer si des embeddings de graphe appris améliorent les prévisions de rendements boursiers au-delà des caractéristiques tabulaires classiques. Il construit un réseau à partir des corrélations historiques…

ActionsApprentissage automatiqueBacktestStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce document décrit un outil de production de comparaisons de performance appariées entre les étapes de sélection d’une stratégie. Il compare les sélections de signaux à des références équipondérées, les sélections sur échantillons de réserve à celles sur…

StatistiquesBacktestGestion des risquesConstruction de portefeuille
Machine Learning for Trading

Ce notebook compare le bagging par Random Forest à XGBoost, LightGBM et CatBoost pour prédire les rendements boursiers à partir de caractéristiques d’entreprises anonymisées. Il utilise des découpages chronologiques prédéfinis en ensembles d’entraînement, de…

Apprentissage automatiqueActionsStatistiquesInvestissement factoriel
Machine Learning for Trading

Ce notebook utilise des caractéristiques ETF et des rendements futurs pour illustrer l’inférence classique par moindres carrés ordinaires avant de passer aux méthodes axées sur la prévision. Il examine les tests de coefficients et les erreurs types, puis…

ActionsStatistiquesApprentissage automatiqueGestion des risques
Machine Learning for Trading

Cette étude examine si le mauvais ajustement d’un modèle linéaire aux rendements mensuels des actions US vient de son objectif d’erreur quadratique. Elle maintient fixes la cible de rendements futurs non winsorisée, les caractéristiques et les plis…

ActionsMarchés américainsApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook montre comment tester si quatre stratégies de portefeuille géré apportent un pouvoir explicatif supplémentaire pour les rendements de SPY, après contrôle des mouvements généraux captés par dix composantes principales. Les portefeuilles candidats…

ActionsApprentissage automatiqueStatistiquesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook construit un pipeline de recherche documentaire sur des extraits de déclarations réglementaires 10-K d’entreprises. Il charge un ensemble stable de déclarations, divise le texte en fenêtres de phrases, crée des représentations vectorielles…

Apprentissage automatiqueStatistiquesActionsMarchés américains
Machine Learning for Trading

Cette note de configuration explique pourquoi une régression logistique à trois classes pénalisée par L1 utilise SAGA avec une tolérance explicitement resserrée. Elle compare SAGA à liblinear sur un panel de prédiction de microstructure du Nasdaq 100, et…

Apprentissage automatiqueStatistiquesActionsMarchés américains
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente les signatures de chemins comme des caractéristiques de longueur fixe qui préservent l’ordre et la géométrie conjointe des observations dans une fenêtre de série temporelle. Le premier niveau enregistre la variation totale de chaque…

ActionsIndicateurs techniquesApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Cette note décrit une analyse d’apprentissage automatique double à fenêtre croissante visant à déterminer si le momentum sur 12 à -2 mois prédit les rendements des entreprises US le mois suivant, après prise en compte de Beta, IdioVol, LME et Variance. Les…

ActionsMomentumApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook construit N-BEATS pour prévoir les cours de clôture de SPY. Des blocs entièrement connectés traitent une fenêtre rétrospective complète ; chacun produit une rétroprévision, soustraite avant le bloc suivant, ainsi qu’une prévision pour l’horizon…

Apprentissage automatiqueActionsStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Le document décrit des chaînes de traitement complètes pour combiner des données historiques et récentes sur les actions, ainsi que pour préparer des données horaires de contrats perpétuels crypto. Son exemple central assemble les observations de WikiPrices…

Multi-actifsStatistiquesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente un enregistrement structuré de l’état des agents de recherche, qui conserve la question, la date de coupure, les preuves, les questions en suspens, l’historique des outils, les résultats des contrôles qualité et l’état de la synthèse…

Apprentissage automatiqueStatistiquesGestion des risques