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 notebook présente un autoencodeur supervisé pour la modélisation des facteurs boursiers. Contrairement aux autoencodeurs non supervisés qui apprennent un goulot d’étranglement en reconstruisant la coupe transversale, ce modèle inclut aussi les rendements…
Le notebook explique comment distinguer les variations continues des prix et les sauts dans les rendements intrajournaliers des actions. Il estime la variance réalisée quotidienne à partir des rendements au carré et utilise la variation bipuissance comme…
Ce notebook applique un modèle neuronal de facteur d’actualisation stochastique aux contrats à terme CME. En évaluation des actifs, un facteur d’actualisation stochastique est une variable aléatoire dont le produit par le rendement de chaque actif a la même…
Ce notebook présente un inventaire, pour plusieurs études de cas, des variables financières construites sur neuf classes d’actifs. Il compte les variables et les familles définies par leur nom dans chaque jeu de variables disponible, compare la taille des…
Ce chapitre passe en revue les représentations du texte financier, des dictionnaires et comptages de mots jusqu’à TF-IDF, en passant par les plongements statiques, les réseaux récurrents et les Transformers. Il explique les compromis : les méthodes simples…
Ce carnet crée un banc d’évaluation pour la génération augmentée par récupération dans le domaine financier, avec des mesures distinctes de couverture de la recherche, de fidélité des réponses aux sources, d’abstention appropriée et de comportement de…
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…
Ce carnet compare des bases de données embarquées, serveur, généralistes et spécialisées dans le trading pour des tâches de séries temporelles financières : écritures en bloc, balayages complets, requêtes par fenêtre temporelle, agrégation OHLCV et…
Ce cours compare des modèles stochastiques paramétriques et des méthodes bootstrap pour générer des trajectoires financières synthétiques. Il couvre le mouvement brownien géométrique, la diffusion par sauts, le retour à la moyenne, la volatilité stochastique…
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…
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 évalue si des données historiques sur les ETF peuvent soutenir une stratégie de classement mensuel avant la construction d’un modèle ou d’une prévision. Il vérifie l’éligibilité à chaque date à partir de la liquidité de l’année précédente, compte…
Le document explique comment le ratio de Sharpe corrigé (DSR) ajuste le Sharpe d’une stratégie sélectionnée en fonction du nombre de stratégies testées, de la variation entre leurs estimations de Sharpe et des distributions de rendements non normales. Il le…
Ce carnet sélectionne des caractéristiques candidates pour une stratégie qui vend des options d’achat et de vente à la monnaie sur la même action, avec la même échéance, et conserve le straddle jusqu’à l’échéance. Pour chaque caractéristique, il mesure si…
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 traite les données trimestrielles groupées sur les positions 13F de la SEC afin d’étudier la détention institutionnelle, le classement des gestionnaires et les réseaux de détention commune. Il sélectionne le dernier dépôt de chaque gestionnaire…
Ce notebook évalue des prévisions de validation issues de recherches sur les actions et les options en les transformant en portefeuilles d’actions acheteurs uniquement. Il utilise une référence équipondérée des K meilleurs titres, compare plusieurs niveaux…
Ce notebook construit des étiquettes de rendement futur pour des straddles courts à la monnaie sur des actions du S&P 500. Comme le panel quotidien de straddles à 30 jours passe chaque séance à un prix d’exercice ou à une échéance différents, une série de…
Ce notebook utilise des transactions et des messages d’ordres issus de NASDAQ ITCH pour illustrer des phénomènes de microstructure de marché. Il examine l’autocorrélation du premier ordre négative des rendements de prix au niveau du tick, en expliquant…
Ce module utilitaire fournit des outils statistiques pour diagnostiquer les panels de données de trading. Sa méthode d’autocorrélation calcule une courbe au sein de chaque entité avant de regrouper les résultats entre entités, évitant ainsi une dépendance…
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 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…