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 guide de jeu de données décrit une méthode pour obtenir des séries FRED, aligner les observations sur un calendrier quotidien et charger certains indicateurs pour analyse. Les exemples incluent les taux des bons du Trésor, l’écart entre les échéances à 10…
Ce document modélise le traitement des ordres par les courtiers et les bourses sous forme de machine à états finis. Il définit des états explicites pour la soumission, l’accusé de réception, l’acceptation, les exécutions partielles, l’annulation, le rejet,…
Ce notebook développe la solution d’Almgren–Chriss pour liquider une position en arbitrant entre l’impact de marché et le risque de rester exposé aux variations de prix. Il utilise le déficit d’exécution par rapport au prix à l’arrivée, modélise séparément…
Le document explique comment construire des indicateurs de microstructure à partir de données de transactions NASDAQ agrégées en barres intrajournalières. Il couvre le lambda de Kyle, l’illiquidité d’Amihud, l’estimateur de spread de Roll, l’intensité des…
Le document explique comment l’apprentissage automatique double (DML) estime si la part du volume initiée par les acheteurs affecte les rendements futurs après prise en compte du spread, de la volatilité à court terme et des rendements antérieurs. Il élimine…
Ce notebook transforme des backtests enregistrés de microstructure NASDAQ-100 en une évaluation de stratégies, sans entraîner de modèles ni relancer de backtests. Il lit les métriques et la filiation depuis le registre, construit au besoin des tableaux…
Ce notebook applique aux prédictions de l’échantillon test une configuration de contrats à terme CME sélectionnée au préalable, avec l’allocateur établi, le calendrier de rééquilibrage, les règles de concentration et les hypothèses de coûts de transaction.…
Ce notebook explique comment les magasins de caractéristiques alignent les données d’entraînement et les entrées des modèles en direct. Il décrit les vues de caractéristiques à travers leur clé d’entité, leur horodatage d’événement, leur durée de validité et…
Ce notebook mesure la réaction d’une stratégie FX sélectionnée par validation aux variations des coûts de transaction proportionnels. Pour chaque étiquette de prévision, il sélectionne une stratégie parente parmi les résultats des étapes de signal,…
Ce notebook décrit comment sélectionner une configuration d’étude de cas sur les contrats à terme CME à partir de backtests de validation enregistrés. Il regroupe les candidats des étapes de signal, d’allocation et de gestion des risques, puis retient la…
Ce document explique un processus à cinq étapes pour évaluer neuf études de cas de trading, de la qualité du signal à la validation, aux coûts de transaction, aux performances sur holdout et à la qualité des éléments probants. Les étapes sont cumulatives :…
Ce module utilitaire construit des tableaux et des graphiques pour évaluer des modèles prédictifs sur les données de validation et de holdout. Ses diagnostics comprennent les intervalles de confiance des coefficients d’information, la dégradation entre…
Ce chapitre présente des méthodes classiques de génération de données financières synthétiques : processus de prix en temps continu, volatilité GARCH, rééchantillonnage bootstrap et comparaison de modèles. Il décrit comment le mouvement brownien géométrique,…
Ce document décrit l’architecture d’un réseau neuronal de décision qui transforme des séries temporelles par actif et leur contexte en pondérations de risque de portefeuille bornées. Son architecture de base, appliquée à chaque actif, associe des…
Ce notebook compare des méthodes de dimensionnement de portefeuille pour les configurations de signaux actions S&P 500. Il sélectionne d’abord, pour chaque configuration, le point de contrôle le plus performant couvrant toutes les observations prévues selon…
Le notebook décrit une analyse par double machine learning à fenêtre croissante visant à déterminer si le momentum de 12 à -2 mois prédit les rendements du mois suivant des entreprises US, après ajustement pour le bêta, la volatilité idiosyncratique, la…
Ce notebook compare l’imitation du comportement et l’apprentissage par renforcement inverse (IRL) à partir de trajectoires produites par une règle d’exécution au prix moyen pondéré dans le temps (TWAP). L’imitation du comportement associe directement les…
Ce notebook applique l’apprentissage automatique double pour examiner si l’écart entre volatilité implicite et réalisée est associé aux rendements ultérieurs des actions après ajustement des facteurs de confusion observés. Il identifie la volatilité…
Cet utilitaire d’entraînement décrit une boucle d’optimisation pour un modèle de type DeePM. Il utilise AdamW pour mettre à jour les paramètres du modèle à partir d’une fonction de perte robuste orientée vers le ratio de Sharpe, en transmettant les…
Ce document illustre les concepts de vue de caractéristiques directement à partir des données Parquet d’une étude de cas. Une vue de caractéristiques spécifie la clé de l’entité, l’horodatage de l’événement, la durée de validité et les colonnes de…
Ce notebook d’analyse explique comment évaluer une stratégie d’actions US fondée sur les caractéristiques des entreprises, à partir des résultats d’un registre plutôt que de nouveaux backtests. Il examine des statistiques de performance qui tiennent compte…
Ce notebook transforme les déclarations institutionnelles 13F en un graphe biparti reliant les gérants aux actions, puis en déduit des caractéristiques de propriété au niveau des titres. Il agrège les positions gérant-action en double, normalise les noms des…
Ce notebook évalue si les données des contrats à terme perpétuels Binance permettent de soutenir une stratégie transversale qui classe les contrats selon leur prime et prend des positions longues et courtes. Il n’ajuste aucun modèle et ne produit aucune…
Ce notebook compare l’effet des coûts de trading supposés sur des stratégies issues de plusieurs études de cas. Il lit les backtests de sensibilité aux coûts pour chaque configuration de stratégie déployée, compare le Sharpe brut au Sharpe net selon le coût…