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 carnet utilise Optuna pour régler des modèles de rendement LightGBM en tenant compte à la fois du coefficient d’information transversal (IC) et de la rotation des prévisions. Une recherche monoobjectif maximise IC à titre de comparaison ; une recherche…
Cette analyse compare trois méthodes pour convertir des prévisions signées de rendement du modèle en positions binaires : un seuil fixe à zéro, un percentile glissant par symbole et un percentile transversal entre symboles. Elle applique ces règles aux…
Ce carnet configure Feast comme magasin de caractéristiques pour des données financières et issues de modèles, puis compare ses extractions historiques et ponctuelles à une jointure transparente construite à la main. Il déclare les entités, les sources…
Ce carnet compare des objectifs de boosting par gradient sur des rendements mensuels d’actions US, en maintenant fixes les caractéristiques, la cible et les plis walk-forward. Il compare l’erreur quadratique à l’erreur absolue et à la perte de Huber, qui…
Ce module orchestre l’ajustement et l’évaluation walk-forward de plusieurs modèles à facteurs latents, notamment l’analyse en composantes principales, les composantes principales instrumentées et les autoencodeurs neuronaux. Il prépare les données en panel…
Cette implémentation décrit un autoencodeur conditionnel pour l’évaluation des actifs. Un réseau bêta transforme les caractéristiques de chaque action en expositions à des facteurs latents, tandis qu’un réseau linéaire de facteurs transforme les rendements…
Cette référence présente le Financial Phrasebank, un ensemble annoté de phrases d’actualité financière utilisé pour entraîner ou évaluer des modèles de traitement automatique du langage. Des annotateurs humains attribuent des étiquettes de sentiment positif,…
Cette analyse explique comment lire les coefficients d’information transversaux (IC) des modèles de contrats à terme CME et les relier aux tests de portefeuille ultérieurs. Elle calcule la corrélation de rang entre rendements prévus et réalisés pour chaque…
Ce carnet compare la recherche par mots-clés BM25, les plongements denses, la fusion des rangs réciproques (RRF) et le reclassement par cross-encodeur sur des passages de rapports 10-K d’entreprises. Il construit chaque approche de recherche et évalue les…
Ce notebook compare des modèles LightGBM sur un panel d’actions US couvrant trois horizons de rendement. Sa grille fait varier le nombre de feuilles des arbres et les fonctions de perte, puis évalue chaque configuration à plusieurs étapes du nombre d’arbres.…
Ce notebook compare la pondération égale, la volatilité inverse, la variance minimale et la parité du risque hiérarchique avec le même univers ETF, les mêmes prévisions, le même calendrier de rééquilibrage et le même protocole de backtest. Un modèle Ridge…
Cette étude de cas sur les actions US distingue la prévision des rendements futurs de l’affirmation selon laquelle le momentum en est la cause. Elle considère comme traitement le rendement de l’action sur l’année précédente, hors dernier mois, comme résultat…
Ce notebook développe une tâche simulée de création de marché dans laquelle un agent PPO choisit le biais des cotations et la largeur du spread. La probabilité d’exécution diminue à mesure que les cotations s’éloignent du prix médian, tandis que le…
Ce notebook pédagogique compare des méthodes de création d’étiquettes cibles pour des modèles de trading supervisés à partir de données ETF. Il couvre les rendements à horizon fixe et les étiquettes directionnelles, les percentiles glissants des séries…
Ce module de modélisation partagé prend en charge les processus de recherche quantitative : il charge les facteurs, les étiquettes, les données temporelles et la configuration, puis prépare les plis de validation croisée walk-forward. Sa conception met…
Ce notebook montre comment transformer le texte trimestriel de la section « Management’s Discussion and Analysis » des rapports SEC 10-Q en deux signaux boursiers candidats. FinBERT attribue aux segments de texte un ton positif, neutre ou négatif ; les…
Ce notebook compare trois façons d’utiliser les régimes de marché pour la prévision : un modèle de référence sans variable de régime, un modèle unique auquel est fournie la probabilité filtrée d’un état volatil et des modèles distincts entraînés dans des…
Ce notebook utilise le double apprentissage automatique (DML) pour estimer l’effet ajusté d’une mesure continue de momentum ETF sur les rendements ultérieurs, en contrôlant la volatilité récente et à plus long terme, le régime de marché et la pente de la…
Ce notebook prépare un entraînement de prévision LSTM pour une étude de cas sur des paires FX. Le modèle conserve un état caché au fil d’une séquence rétrospective, et le notebook détermine l’architecture et les paramètres d’entraînement à l’aide des outils…
Ce notebook examine comment exprimer l’incertitude des prévisions de rendement des ETF en comparant le dropout Monte-Carlo aux ensembles profonds. Le dropout reste actif lors de passages d’inférence répétés, tandis qu’un ensemble mesure les désaccords entre…
Ce notebook rassemble les estimations enregistrées de double apprentissage automatique issues de plusieurs études de cas de trading et compare leur incertitude et leurs diagnostics. Il charge les lignes actuelles du registre de chaque étude, vérifie…
Ce notebook ajuste un modèle LSTM déclaré pour la prévision dans une étude sur les options du S&P 500. Le réseau reçoit des fenêtres chronologiques de l’historique de chaque symbole et utilise un état récurrent à portes pour représenter l’information entre…
Ce notebook compare trois méthodes de classification de phrases d’actualité financière en catégories positive, neutre ou négative : des caractéristiques lexicales de mots et d’expressions TF-IDF avec régression logistique, des vecteurs de mots statiques…
Ce notebook sélectionne des caractéristiques candidates pour une étude de cas sur les contrats à terme CME et les confronte aux rendements futurs. Pour chaque caractéristique, il calcule les corrélations de rang transversales entre ses valeurs et les…