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 document distingue le volume en actions du volume en dollars et explique pourquoi les données en barres peuvent indiquer des prix moyens, pondérés par le volume ou ceux de la dernière transaction. Il décrit les profils intrajournaliers courants du volume…
Le document explique comment le bêta de marché et l’exposition sectorielle peuvent faire évoluer ensemble les prévisions individuelles d’un portefeuille, réduisant le nombre de paris indépendants et, par conséquent, son potentiel ajusté du risque. Il…
Le document explique une stratégie actions acheteuse-vendeuse transversale : classer les actions à l’aide d’un modèle, acheter les titres les mieux classés et vendre à découvert les moins bien classés en équilibrant les expositions en dollars. Il présente le…
Ce cours utilise des modèles factoriels pour expliquer les rendements d’un portefeuille et quantifier son exposition aux sources systématiques de risque. Il décrit la régression des rendements actifs, mesurés par rapport à un indice de référence, sur les…
Ce cours explique comment la sélection d’un univers définit les titres accessibles à un algorithme de trading et peut influer sur le comportement et le risque de la stratégie. Il présente un filtre quotidien d’actions ordinaires classées selon leur volume…
Ce cours présente le filtre de Kalman comme une méthode d’estimation de l’état évolutif d’un système à partir d’un modèle et d’observations bruitées. Le filtre alterne entre la prédiction de l’état suivant et la mise à jour de cette estimation à l’aide de…
Ce cours explique la stationnarité, les ordres d’intégration et l’importance de ces propriétés pour l’analyse des séries temporelles financières. Un processus stationnaire possède des caractéristiques génératrices de données stables, tandis que des…
Le document explique que la corrélation de rang de Spearman mesure si deux variables évoluent dans le même ordre ou dans l’ordre inverse, y compris lorsque leur relation est monotone mais non linéaire. Il calcule la corrélation à partir des observations…
Le document présente des modèles factoriels linéaires qui expliquent les rendements d’un actif par son exposition à des séries de rendements de facteurs fondamentaux. Il décrit deux façons de rendre comparables les caractéristiques des entreprises :…
Le document définit la corrélation comme la covariance divisée par les écarts-types de deux séries, ce qui donne une mesure comprise entre -1 et 1 et plus facile à comparer entre jeux de données. Il explique les matrices de covariance et de corrélation, avec…
Ce document transforme des prédictions transversales ETF en transactions simulées. Il distingue la qualité du classement, mesurée par le coefficient d’information, de la performance réalisée de la stratégie : un portefeuille des k premiers dépend des valeurs…
Ce document décrit un univers quotidien de candidats ETF couvrant les actions, les titres à revenu fixe, les matières premières et les devises. Il présente un flux de travail pour télécharger les données de marché, les charger en vue de leur analyse,…
Ce notebook décrit une comparaison en lecture seule de prédictions de validation issues de plusieurs familles de modèles sur un panel d’actions US. Il vérifie d’abord que chaque ensemble de prédictions prédéfini est complet, puis évalue le classement…
Ce notebook met en œuvre une prévision univariée des cours de clôture quotidiens SPY avec PyTorch brut, sktime et Darts. Il compare l’expérience pratique de chaque interface, notamment l’effort de mise en œuvre, les contraintes d’installation et le temps…
Ce notebook présente une famille de modèles ETF qui représente les rendements par des directions latentes communes et estime comment les caractéristiques des fonds se traduisent en expositions. Il distingue cinq approches : les composantes principales…
Cette analyse compare des modèles prédictifs, à facteurs latents et causaux pour une stratégie transversale sur les actions du S&P 500, à partir de rendements futurs hebdomadaires. Les variables combinent des mesures de momentum et de volatilité des actions…
Ce notebook décrit la reconstitution du carnet d’ordres à cours limité de NASDAQ pour un seul symbole et une seule journée, à partir des données ITCH organisées par message et par ordre. Il traite les messages d’ajout, d’exécution, d’annulation, de…
Ce notebook analyse un corpus de rapports annuels avant son indexation pour la recherche financière. Il met en évidence quatre problèmes de données que les décomptes de lignes et les contrôles de valeurs nulles ne révèlent pas : l’écart entre la fin de…
Cette évaluation en lecture seule reconstitue la stratégie sélectionnée à partir des résultats configurés du registre à couverture complète. Elle suit les étapes, de la référence à pondération égale à l’allocation, aux contrôles du risque et à la sensibilité…
Ce notebook étudie ARIMA comme générateur de variables pour des modèles pouvant utiliser ses résultats avec d’autres prédicteurs. Il explique comment les graphiques ACF et PACF peuvent suggérer des ordres de modèle, comment les critères d’information…
Ce notebook applique une configuration de trading NASDAQ-100 préalablement sélectionnée aux prédictions d’une fenêtre de test intacte. La stratégie, la concentration du portefeuille, la méthode d’allocation, le calendrier de rééquilibrage, le dispositif de…
Cette référence décrit les jeux de données universitaires de rendements factoriels de la bibliothèque Fama-French et de AQR, destinés à l’analyse de stratégies et à la modélisation des facteurs. Les données Fama-French comprennent des séries de marché, de…
Ce document présente un système de données partagé pour la recherche en trading quantitatif. Il répertorie des jeux de données sur les actions, les options, les contrats à terme, les cryptomonnaies, le marché des changes, les facteurs, la macroéconomie, les…
Ce notebook passe en revue les étiquettes d’apprentissage supervisé à partir des données de prix de ETF. Il couvre les rendements futurs à horizon fixe pour la régression ou la classification directionnelle, les percentiles glissants des séries temporelles,…