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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Le document présente un processus reliant des chargeurs standardisés de données de marché, un registre de caractéristiques préconstruites et des diagnostics de signaux. Le calcul des caractéristiques peut être spécifié par des noms, des dictionnaires de…
Ce notebook présente l’analyse en composantes principales instrumentale comme modèle des rendements transversaux. Au lieu d’attribuer directement des pondérations de rendement aux caractéristiques de chaque société, IPCA estime une application linéaire…
Ce notebook compare quatre architectures de réseaux neuronaux pour une même tâche : prévoir le prochain rendement quotidien à partir d’une fenêtre de rendements passés, regroupés sur huit fonds négociés en bourse. Il décrit comment un réseau dense, une…
Cette analyse de faisabilité vérifie si les données et les hypothèses permettent de soutenir une stratégie hebdomadaire qui classe les actions du S&P 500 selon leur volatilité implicite à la monnaie et achète les mieux classées. Les options fournissent le…
Ce notebook évalue des modèles séquentiels pour classer les actions du S&P 500 à partir de fenêtres d’historiques de surfaces d’options et de prix. Il associe un modèle linéaire normalisé, sans mémoire récurrente, à un LSTM dont les portes transmettent les…
Ce notebook présente une interface OHLCV unifiée pour Yahoo Finance, WikiPrices et FRED, puis utilise ces sources pour obtenir des données actuelles d’ETF, des actions avec un long historique et des séries macroéconomiques. Il décrit une méthode de repli…
Ce notebook ajuste un réseau à mémoire à long et court terme comportant NASDAQ-100 caractéristiques de microstructure afin de prédire les rendements futurs sur plusieurs horizons de quelques minutes. Contrairement à un modèle linéaire aplati, un LSTM traite…
Ce carnet de synthèse compare la pondération égale, l’inverse de la volatilité, l’optimisation moyenne-variance et la parité du risque hiérarchique à partir d’un signal commun appliqué à un univers ETF diversifié. Un modèle Ridge glissant utilise des…
Ce carnet construit N-BEATS, une architecture neuronale de prévision entièrement connectée qui traite une fenêtre d’entrée complète et prédit une trajectoire future. Sa variante interprétable contraint les blocs à exprimer les composantes au moyen de bases…
Ce carnet décrit la reconstruction d’un carnet d’ordres à cours limité NASDAQ à partir de messages DataBento par ordre, pour un seul symbole et une seule séance de négociation. Il présente un moteur modulaire qui suit l’état de chaque ordre, agrège les…
Ce carnet examine comment la fréquence de rééquilibrage influe sur le taux de rotation, la performance brute et les résultats ajustés des coûts d’un portefeuille d’ETF momentum les mieux classés. Il estime le taux de rotation à partir des variations…
Ce carnet compare des modèles LightGBM à une référence Ridge pour prédire les rendements ETF sur deux horizons. Il explique pourquoi les arbres peuvent détecter des interactions dépendantes du régime, par exemple lorsque le momentum se comporte différemment…
Ce carnet compare la recherche structurée de type graphe à la recherche vectorielle fondée sur les plongements, à partir des positions institutionnelles déclarées dans les formulaires 13F. Il construit un instantané des positions à une date donnée et à une…
Ce carnet présente un processus reliant les transactions perdantes aux explications du modèle associées aux décisions correspondantes. Il construit un panel de variables pour un seul actif SPY à partir de données de prix et de données macroéconomiques,…
Ce carnet décrit un processus de backtest sur 15 minutes pour des prédictions sur les actions NASDAQ-100. Il commence par un contrôle du fonctionnement avec un signal aléatoire : comme le trading aléatoire devrait perdre après coûts, un résultat durablement…
Ce carnet construit des mesures de microstructure de marché à partir des données de transactions NASDAQ ITCH, agrège les transactions en barres intrajournalières et distingue les approximations de liquidité des signaux de flux d’ordres et de l’état du carnet…
Ce carnet construit des étiquettes de rendements futurs pour une stratégie qui exploite les signaux d’options cotées et négocie les actions sous-jacentes. Il ajuste les prix quotidiens des actions pour les divisions et les dividendes, utilise un identifiant…
Ce carnet estime dans quelle mesure un portefeuille à pondération égale d’actions US encore présentes peut surestimer les rendements par rapport à un portefeuille incluant les sociétés sorties du jeu de données. Il examine d’abord quand le panel consigne les…
Ce carnet étudie l’effet des coûts de transaction sur une stratégie NASDAQ-100 rééquilibrée fréquemment. Il applique d’abord des hypothèses de coûts en points de base à des backtests existants avant coûts pour montrer comment le ratio de Sharpe évolue…
Ce carnet explique l’analyse en composantes principales instrumentée comme une méthode pour faire dépendre les expositions aux facteurs latents des caractéristiques observables des actions, plutôt que d’attribuer une exposition fixe à chaque action. Une…
Ce notebook montre comment ajuster les règles StopLoss, TakeProfit et TrailingStop d’un portefeuille de momentum tout en maintenant une séparation chronologique entre le calibrage et l’évaluation. Il teste différentes amplitudes de règles individuelles et…
Ce document présente une famille de modèles de rendement des entreprises qui suppose qu’un petit nombre de facteurs communs non observés explique une grande partie de la coupe transversale. Au lieu de prédire directement les rendements à partir de…
Ce document explique comment les décompositions en ondelettes et les estimations spectrales glissantes décrivent les rendements financiers à différentes échelles de temps. Les ondelettes divisent les rendements en composantes couvrant des périodes de plus en…
Ce notebook transforme des ensembles de prédictions de modèles en backtests comparables sur options du S&P 500. À chaque date de décision hebdomadaire, il classe les rendements prédits, sélectionne les symboles les mieux classés dans l’univers liquide et…