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Bibliothèque de connaissances

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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108 documents

Machine Learning for Trading

Ce notebook audite l’ensemble complet des prévisions canoniques de validation pour une étude de paires FX. Il vérifie l’identité des modèles, la disponibilité des artefacts, l’exhaustivité, la couverture des étiquettes configurées et la conformité des…

Marché des changesApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook audite les prévisions de validation enregistrées pour une étude de paires FX. Il vérifie que le catalogue comprend la population de modèles configurée, des ensembles complets de prévisions, les artefacts disponibles et les identités de modèles…

Marché des changesApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook compare la justesse et le temps d’exécution de VectorBT Pro et de VectorBT OSS à ML4T sur des stratégies d’étude de cas prises en charge. Il couvre l’allocation d’ETF, le marché des changes coté en USD et un panel d’actions US pour les deux…

BacktestExécution des ordresContrats à termeMarché des changes
Machine Learning for Trading

Ce notebook décrit un processus commun d’ajustement de réseaux convolutifs temporels sur des données quotidiennes de paires FX. Au lieu de traiter chaque date comme une ligne de caractéristiques isolée, le modèle utilise une fenêtre rétrospective fixe…

Marché des changesApprentissage automatiqueBacktest
Machine Learning for Trading

Cette étude de cas évalue les signaux quotidiens de momentum et de carry dans un univers restreint et corrélé de paires de devises au comptant G10. Le processus va des contrôles de faisabilité et des labels de rendements futurs aux caractéristiques conçues…

Marché des changesMomentumStratégies de portageBacktest
Machine Learning for Trading

Le document explique comment créer des facteurs de paires de devises à partir de trois modèles de séries temporelles ajustés : un filtre espace-état qui estime un niveau de prix évoluant lentement, un modèle de Markov caché à deux états pour les régimes de…

Marché des changesStatistiquesVolatilitéBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique comment construire des rendements spot futurs sur une, cinq et 21 séances pour un univers fixe de paires FX. Il commence par répartir les barres de quatre heures en séances de trading à l’aide d’un calendrier de rollover de New York,…

Marché des changesMarchés au comptantMomentumRetour à la moyenne
Machine Learning for Trading

Ce notebook exécute la spécification de stratégie FX déjà sélectionnée sur les prédictions hors échantillon enregistrées. Il conserve le signal, l’allocation, les contrôles du risque, la règle de rééquilibrage, les coûts et les paramètres du compte de la…

Marché des changesBacktestGestion des risquesConstruction de portefeuille
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente un audit actuel comparant VectorBT Pro et VectorBT OSS à ML4T sur des stratégies prises en charge et fondées sur des données réelles. Les deux éditions de VectorBT participent à l’allocation d’ETF, à l’allocation de devises cotées en USD…

Multi-actifsActionsContrats à termeMarché des changes
Machine Learning for Trading

Cet audit compare Backtrader et Zipline à ML4T sur des cas réels de stratégies, en ne retenant que les combinaisons d’actifs et de contrats que chaque moteur et le jeu de données figé peuvent représenter nativement. Il couvre l’allocation d’ETF et un panel…

BacktestExécution des ordresContrats à termeMarché des changes
Machine Learning for Trading

Ce notebook évalue si des données FX au comptant en barres de quatre heures peuvent étayer une stratégie transversale quotidienne qui classe les paires de devises selon le momentum et le carry, achète les plus fortes et vend les plus faibles. Il n’ajuste pas…

Marché des changesMomentumStratégies de portageStatistiques
Machine Learning for Trading

Cette configuration décrit une stratégie quotidienne long-short sur 20 paires FX. Elle définit une heure de décision à la clôture de New York, une exécution à la barre suivante, une pondération égale et des signaux de classement fondés sur le momentum ou le…

Marché des changesMomentumStratégies de portageRetour à la moyenne
Machine Learning for Trading

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…

Marché des changesBacktestApprentissage automatiqueGestion des risques
Machine Learning for Trading

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.…

Marché des changesApprentissage automatiqueBacktest
Machine Learning for Trading

Cette étude de cas compare des règles de stop fixes et suiveuses déclarées pour des positions FX. Elle sélectionne d’abord une stratégie parente par étiquette dans une cohorte de validation scellée, puis ne fait varier que la règle de risque de position.…

Marché des changesGestion des risquesBacktestDimensionnement des positions
Machine Learning for Trading

Cette démonstration de déploiement réentraîne un modèle Ridge sur des données journalières historiques couvrant un ensemble de paires de change majeures FX, récupère les barres actuelles par une session Interactive Brokers en simulation de trading, classe…

Marché des changesExécution des ordresApprentissage automatiqueMicrostructure des marchés
Machine Learning for Trading

Ce document présente un jeu de données de change OHLCV couvrant les paires majeures et croisées G10, avec des barres journalières et de quatre heures provenant de OANDA. Il explique comment télécharger et charger les données, les filtrer par paire ou plage…

Marché des changesStatistiquesVolatilité
Machine Learning for Trading

Ce document élabore un panel quotidien de caractéristiques pour classer vingt paires de devises à la clôture de New York, à 5 PM. Il distingue les signaux pouvant être classés, tels que les rendements standardisés sur plusieurs horizons et la position dans…

Marché des changesRetour à la moyenneMomentumVolatilité
Machine Learning for Trading

Ce notebook étudie la régularisation de modèles linéaires pour prévoir les rendements de paires de devises. Il distingue la colinéarité entre les caractéristiques d’entrée de la dépendance entre actifs : les paires de devises partagent des devises…

Marché des changesApprentissage automatiqueStatistiquesInvestissement factoriel
Machine Learning for Trading

Ce notebook convertit les prédictions de paires FX en résultats de trading de référence. À chaque instant de décision, il classe les paires, prend des positions longues et courtes de même taille, puis exécute les configurations de prédiction et les points de…

Marché des changesBacktestConstruction de portefeuilleDimensionnement des positions
Machine Learning for Trading

Ce notebook décrit la création de prévisions sur échantillon test pour une stratégie FX, après sélection de sa configuration à partir des résultats de validation. Il retient le backtest de validation au ratio de Sharpe le plus élevé parmi les candidats admis…

Marché des changesBacktestApprentissage automatiqueGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce document présente un diagnostic réutilisable des jeux de données financiers, couvrant l’intégrité des index, les doublons, les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les lacunes du calendrier et les anomalies propres au domaine. Il vérifie les types…

Multi-actifsStatistiquesGestion des risquesMarchés américains