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 tutoriel construit un simulateur mensuel de rotation des ETF à partir d’un classement de momentum ajusté du risque sur période glissante et d’un filtre de régime fondé sur la courbe des taux des bons du Trésor. À la fin de chaque mois, la règle classe dix…
Ce document compare quatre sources de données de marché sur actions pour étudier les transactions, les cotations et les carnets d’ordres à cours limité : AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH et IEX HIST. Il explique la granularité et la…
Ce document décrit un modèle séquentiel LSTM pour une étude sur les options du S&P 500. Contrairement aux modèles en coupe transversale qui s’appuient sur des caractéristiques conçues pour résumer l’historique d’un symbole, le LSTM reçoit des fenêtres…
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…
Le document explique l’analyse en composantes principales instrumentée pour modéliser les rendements des ETF. Contrairement à l’PCA ordinaire, qui attribue à chaque fonds des expositions factorielles fixes, la méthode IPCA exprime les expositions de chaque…
Ce notebook réajuste la configuration FX déjà sélectionnée lors de la validation et enregistre ses prévisions pour un backtest ultérieur sur période de réserve. Il retrouve la sélection parmi les backtests de validation financièrement viables, dans un…
Ce document décrit un workflow partagé pour entraîner des réseaux convolutifs temporels sur des données quotidiennes de paires FX. Un modèle traite une séquence de longueur fixe, et l’absence d’un jour attendu exclut toute fenêtre qui traverse cette lacune.…
Ce notebook explique un modèle pédagogique d’espace d’état sélectif fondé sur Mamba et l’évalue pour la prévision des rendements de ETF. Contrairement à un modèle d’espace d’état à paramètres fixes, il déduit le terme entrée-vers-état, le terme…
Cet utilitaire construit une matrice d’adjacence booléenne entre actifs à partir d’étiquettes de groupe et de liens facultatifs entre groupes. Les actifs affectés au même groupe macro sont reliés entre eux, et chaque lien fourni entre groupes relie dans les…
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…
Cette analyse explique le lien entre l’indice de prime des contrats à terme perpétuels de Binance et les cours au comptant, ainsi que la façon dont la plateforme transforme cette prime en financement périodique. L’indice utilise les prix d’impact acheteur et…
Ce notebook décrit comment évaluer, sur une période de réserve ultérieure, une stratégie sélectionnée sur les taux de financement des contrats perpétuels crypto. Il réutilise des prévisions générées à partir de données d’entraînement s’arrêtant avant cette…
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…
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…
Ce notebook explique comment construire et examiner un panel trimestriel de données fondamentales d’actions US à partir des données SEC XBRL, en conservant à la fois la période décrite par un fait et la date à laquelle il est devenu public. Pour un backtest…
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…
Le document présente un processus VectorBT pour une règle de retour à la moyenne sur Bitcoin, en position acheteuse uniquement, fondée sur le RSI. Il calcule le RSI à partir des cours de clôture quotidiens, entre lorsque la valeur de la veille passe sous un…
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…
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…
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…
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 entraîne un autoencodeur classique sur les rendements horaires standardisés d’un groupe de marchés perpétuels crypto. Son encodeur compresse le vecteur de rendements inter-actifs en une représentation latente à deux dimensions, et son décodeur…
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…