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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Cette analyse compare les effets de traitement enregistrés par des modèles de double apprentissage automatique dans neuf études de cas de trading. Elle charge les résultats actuels du registre de chaque étude, vérifie l’intégrité du registre et les…
Ce notebook explique comment l’incertitude d’un modèle peut apporter des informations au-delà d’une estimation ponctuelle. Il ajuste un modèle de volatilité stochastique dans lequel le logarithme de la volatilité latente évolue dans le temps et les…
Ce dispositif d’évaluation distingue quatre types d’échec dans un pipeline financier de génération augmentée par récupération : retrouver les éléments pertinents, ancrer les réponses dans ces éléments, refuser les questions auxquelles il est impossible de…
Ce notebook présente un débat en plusieurs tours entre positions haussière et baissière autour d’une prévision de probabilité contestée. Chaque camp argumente à partir de résumés partagés d’agents de recherche, prend connaissance de la position précédente de…
Ce notebook construit des caractéristiques à partir de modèles ajustés sur des historiques de prix de change, en complément des indicateurs calculés directement à partir des prix passés. Il décrit trois approches : un filtre espace-état qui estime un niveau…
Ce chapitre passe en revue l’apprentissage profond pour les séries temporelles à partir d’une question pratique : quand l’ordre des observations contient-il une information absente des prévisions transversales, et quelles architectures de modèles peuvent…
Ce notebook applique TabM, une architecture neuronale tabulaire qui partage un réseau de caractéristiques à deux couches entre les membres de l’ensemble. Chaque membre met à l’échelle la représentation partagée à l’aide de son propre vecteur appris et…
Ce notebook utilise SHAP pour expliquer les prévisions de rendements ETF d’une régression Ridge. Pour un modèle linéaire, les attributions des caractéristiques ont une relation de forme fermée avec les coefficients ajustés et les écarts par rapport aux…
Ce notebook présente l’analyse en composantes principales instrumentée (IPCA), une approche à facteurs latents pour prévoir les rendements à partir des caractéristiques des entreprises. Au lieu d’attribuer directement un poids de rendement à chaque…
Cette analyse compare les familles de modèles enregistrées sur un panel ETF multi-actifs à partir de résultats de validation walk-forward. Les modèles prédisent les rendements sur 21 jours de trading et sont évalués à l’aide de coefficients d’information…
Ce notebook teste une conception de sortie à deux modèles sur des données horaires perpétuelles de BTC, ETH et SOL. Un classificateur d’entrée repère les rendements futurs exceptionnellement élevés ; sa probabilité prédite est ensuite combinée aux…
Ce document décrit des utilitaires de jeux de données pour préparer des panels de séries temporelles destinés à l’entraînement de modèles et à l’inférence glissante. Le jeu d’entraînement renvoie des séquences glissantes de caractéristiques, de rendements…
Cette analyse compare les prédictions de validation de plusieurs familles de modèles appliquées au financement des contrats à terme perpétuels. Elle explique que le coefficient d’information mesure le classement des rendements ultérieurs, que AUC mesure…
Cette étude de cas configure un modèle LSTM pour prévoir des labels de paires FX. Elle compare l’état caché transmis par le modèle récurrent aux transformations rétrospectives fixes et aux champs réceptifs convolutifs, tout en reportant la comparaison avec…
Cette étude de cas applique des arbres de gradient boosting aux variables de microstructure du NASDAQ-100 pour prévoir les rendements et leur direction à plusieurs horizons intrajournaliers. Elle compare les arbres aux modèles linéaires : les arbres peuvent…
Ce notebook assemble un système de prévision en quatre étapes : un groupe d’agents de recherche, l’agrégation des probabilités, un débat contradictoire et un superviseur qui repère les désaccords, recherche des éléments permettant de les clarifier et formule…
Ce notebook compare la recherche relationnelle déterministe à la recherche par plongements dans un corpus de positions institutionnelles 13F. Il crée un instantané à une date donnée en conservant, pour chaque institution, la dernière position déclarée avant…
Ce notebook montre l’entraînement d’un réseau antagoniste génératif sur des variables ETF conçues avec confidentialité différentielle. Il présente les paramètres de confidentialité epsilon et delta, explique pourquoi DP-SGD écrête le gradient de chaque…
Ce notebook applique l’inférence classique des moindres carrés ordinaires aux variables ETF et aux rendements futurs. Il examine les estimations des coefficients, les erreurs types, les statistiques t, les valeurs p et les tests d’hétéroscédasticité,…
Ce notebook suit des signaux de classement ETF depuis leur formation jusqu’à leur portefeuille et à un backtest simplifié. Des régressions ridge et des classifications logistiques sont entraînées par validation walk-forward, puis comparées à des…
Ce notebook ajuste PatchTST, un modèle de séquence de type transformeur, comme membre d’un ensemble de modèles défini à l’avance pour la recherche sur les options S&P 500. Il divise une série rétrospective en blocs de longueur fixe, les intègre sous forme de…
Ce document définit deux diagnostics pour les labels dont les fenêtres de rendement futur se chevauchent : l’autocorrélation de panel agrégée et la taille d’échantillon effective fondée sur l’unicité des labels. L’autocorrélation apparie les observations…
Ce notebook construit un allocateur LSTM qui transforme directement des séquences de rendements ETF et des variables de volatilité glissante en pondérations de portefeuille exclusivement acheteuses. Une sortie softmax maintient des pondérations non négatives…
Ce notebook compare trois méthodes de classification des phrases d’actualité financière comme positives, neutres ou négatives : des caractéristiques TF-IDF de mots et de paires de mots avec régression logistique, des vecteurs GloVe préentraînés moyennés avec…