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 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…
Ce tutoriel explique comment détecter et prévenir le biais d’anticipation dans les données d’ETF et les données macroéconomiques. Il montre que les moyennes mobiles centrées utilisent des observations futures, tandis qu’une simple corrélation entre le niveau…
Le document évalue comment les coûts de trading modifient la performance de validation d’une allocation en actions et options du S&P 500, sélectionnée auparavant. Il fait varier les frais à sens unique en proportion de la valeur négociée et les compare à une…
Le notebook compare le dropout Monte-Carlo et les ensembles profonds pour estimer l’incertitude des prévisions quotidiennes de rendement de ETF. Le dropout reste actif lors de prédictions répétées, tandis que les membres des ensembles sont entraînés…
Cet audit compare plusieurs moteurs de backtesting sur des données historiques communes pour l’allocation de ETF, les contrats à terme CME, les contrats perpétuels crypto avec financement, le marché des changes et les actions US. Chaque paire prise en charge…
Ce notebook met en œuvre une règle de réversion à la moyenne RSI acheteuse uniquement sur des contrats perpétuels BTC/USDT, avec un moteur de backtesting événementiel. Il agrège les barres intrajournalières en données quotidiennes OHLCV selon le fuseau UTC,…
Ce notebook présente une référence fondée sur l’analyse en composantes principales pour prévoir les rendements des contrats à terme CME. PCA est ajustée sur le panel de rendements des produits du pli d’entraînement ; ses composantes représentent donc les…
Ce notebook compare des modèles séquentiels sur une grille hebdomadaire pour prévoir le même rendement prospectif à cinq séances que sur une grille quotidienne. L’échantillonnage le vendredi rend cette cible approximativement équivalente à une prévision à un…
Ce document décrit comment sélectionner un ensemble figé d’actions pour les backtests de validation et de réserve à l’aide d’une estimation des coûts de trading aller-retour. L’indicateur combine les coûts estimés par action, rapportés au cours moyen, et…
Ce notebook applique TabM, un ensemble neuronal à partage de poids, à des cibles de rendement boursier construites à partir de caractéristiques d’options sur actions. Ses membres utilisent une base de réseau commune à deux couches, avec des vecteurs…
Ce notebook explique comment construire des variables cibles de rendement de prix prospectif pour un panel de contrats perpétuels crypto à pas de huit heures. Il décale les horodatages d’ouverture des barres jusqu’au moment où les données de la barre…
Ce chapitre passe en revue les méthodes de génération de données financières synthétiques et les critères permettant d’en évaluer l’utilité. Il part du nombre limité de trajectoires de marché observées et du risque que des recherches répétées de stratégies…
Cette étude de cas compare des règles de stop fixes et suiveuses déclarées pour des positions FX. Elle sélectionne d’abord une stratégie parente par étiquette dans une cohorte de validation scellée, puis ne fait varier que la règle de risque de position.…
Ce document explique pourquoi une série d’options à maturité constante, réévaluée chaque jour, ne représente pas les rendements d’une position réellement détenue. Il sélectionne des options d’achat et de vente ayant le même prix d’exercice et la même…
Ce notebook applique TabM à un tableau de caractéristiques d’actions US, entre les modèles linéaires pénalisés et les ensembles d’arbres. Chaque membre de l’ensemble partage une base de réseau neuronal, mais possède son propre vecteur de mise à l’échelle et…
Cette analyse compare des modèles de prédiction ETF enregistrés, issus de plusieurs familles et réunis dans un panel multi-actifs commun. Elle évalue leur capacité à classer les fonds selon leurs rendements ultérieurs à l’aide de coefficients d’information,…
Cet outil calcule des mesures de biais de sélection et d’incertitude de performance pour des groupes de backtests de stratégies. Il forme des cohortes par famille, par étape et étiquette, ainsi qu’au niveau des étiquettes, puis calcule notamment les ratios…
Cette analyse explique comment les données CME sur les contrats à terme sont organisées en produits, contrats à échéance et séries continues avec roulement selon les volumes. Elle utilise les données E-mini S&P 500 pour montrer que les contrats individuels…
Ce document décrit les principes d’implémentation d’un moteur de backtest commun et explique comment interpréter correctement les grilles de rendements pour annualiser la performance. Il estime la fréquence d’échantillonnage observée à partir des intervalles…
Ce notebook compare les allocations à pondération égale, pondérées par score positif et par largeur conforme pour des ETF et des contrats à terme CME parmi les mieux classés. Il estime les largeurs d’intervalles conformes par entité à partir des résidus de…
Ce document présente un autoencodeur supervisé comme modèle de contrôle pour les modèles à facteurs latents conditionnels. Il relie directement les caractéristiques des entreprises aux rendements futurs tout en comprimant 57 entrées dans un goulot…
Ce notebook explique comment les divisions d’actions et les dividendes en espèces perturbent les séries historiques de prix bruts et faussent les rendements calculés. Il présente l’ajustement rétrospectif, qui remet à l’échelle les cours historiques en…
Cette étude NASDAQ-100 examine l’effet des coûts de transaction sur une stratégie actions fréquemment rééquilibrée. Elle distingue deux réponses possibles aux coûts : limiter l’univers négocié aux titres plus liquides et moins coûteux, et réduire la…
Cette expérience combine les prédictions de validation d’un modèle d’arbres à gradient boosté, d’un réseau neuronal tabulaire et d’un modèle à facteurs latents pour le classement mensuel des ETF. Elle standardise d’abord les prédictions transversalement à…