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.
118 documents
Cette référence présente le Financial Phrasebank, un ensemble annoté de phrases d’actualité financière utilisé pour entraîner ou évaluer des modèles de traitement automatique du langage. Des annotateurs humains attribuent des étiquettes de sentiment positif,…
Ce notebook montre comment transformer le texte trimestriel de la section « Management’s Discussion and Analysis » des rapports SEC 10-Q en deux signaux boursiers candidats. FinBERT attribue aux segments de texte un ton positif, neutre ou négatif ; les…
Ce notebook compare trois méthodes de classification de phrases d’actualité financière en catégories positive, neutre ou négative : des caractéristiques lexicales de mots et d’expressions TF-IDF avec régression logistique, des vecteurs de mots statiques…
Ce notebook présente une méthode pour convertir des déclarations annuelles et trimestrielles SEC en texte structuré pour des analyses ultérieures de sentiment, de thèmes et d’incorporations vectorielles. Il associe les sections recherchées aux numéros de…
Cette référence décrit deux corpus d’actualités financières utilisés pour l’analyse du sentiment, le développement de caractéristiques textuelles et les expériences reliant les actualités aux rendements. FNSPID relie les titres aux symboles boursiers et…
Ce document décrit une méthode pour transformer les déclarations groupées trimestrielles SEC 13F en un panel de positions institutionnelles. Il sélectionne la dernière déclaration de chaque gestionnaire selon la date de dépôt, utilise CUSIP plutôt que les…
Ce notebook montre comment ajuster un transformeur pour reconnaître les entités financières nommées et convertir des segments de texte en champs structurés pour les organisations, les personnes, les montants, les dates et les pourcentages. Il présente les…
Ce notebook évalue des règles de sécurité pour un assistant financier fondé sur des documents à l’aide de six cas construits manuellement. Ces cas couvrent l’injection de prompt, les chiffres fabriqués dans des contenus non fiables, les tentatives d’action…
Ce notebook entraîne un modèle Skip-gram Word2Vec sur un petit corpus d’actualités financières annotées en sentiment et examine ce que révèlent ses voisins les plus proches. La méthode représente les mots selon les contextes dans lesquels ils apparaissent.…
Ce notebook assemble un agent de prévision à partir d’un client de modèle de langage, d’un outil de recherche et d’une boucle de tours limitée. L’agent recherche des éléments probants et renvoie une probabilité binaire accompagnée d’une justification. Son…
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…
Ce notebook explique comment extraire les sections narratives des déclarations 10-K et 10-Q pour les analyser ensuite. Il associe les numéros de rubrique propres à chaque formulaire, convertit le HTML des déclarations tout en préservant les limites des…
Ce guide présente les rapports publics CFTC Commitment of Traders comme source de données hebdomadaires sur le positionnement sur les contrats à terme. Il distingue le rapport Traders in Financial Futures, qui catégorise les participants tels que les…
Ce notebook explique comment combiner les prévisions probabilistes de plusieurs agents et étalonner les probabilités obtenues. Il présente l’extrémisation de Neyman, qui éloigne la prévision moyenne du taux de base en fonction de la taille du panel et d’une…
Ce notebook présente un processus de diagnostic au niveau des opérations qui relie les pertes réalisées aux explications SHAP d’un modèle. Il entraîne un modèle LightGBM sur des caractéristiques retardées de prix et de volatilité, ainsi que des données…
Ce notebook assemble un agent de recherche qui cherche des éléments probants et renvoie une probabilité structurée pour une question binaire. Il décrit l’analyse et la validation des actions, un budget de tours et un artefact de prévision enregistré, qui…
Ce module décrit deux composants d’un pipeline de prévision multi-agents. Un agent de débat alterne entre arguments haussiers et baissiers, en demandant à chaque camp de répondre aux affirmations de l’autre et de fournir une estimation de probabilité étayée.…
Ce notebook ajuste finement trois points de contrôle de transformeurs pour classer le sentiment de phrases financières en trois catégories, puis compare leur exactitude, leur F1 macro, leurs matrices de confusion, le nombre de paramètres et la durée…
Ce notebook examine un pipeline de titres ESG fondé sur des mots-clés et compare ses sorties structurées de classificateur aux exigences auxquelles un assistant de génération augmentée par récupération devrait répondre. Une première liste de mots-clés…
Le notebook utilise SHAP pour expliquer au niveau des jetons les probabilités de sentiment financier de FinBERT réparties en trois classes. Il fixe un point de contrôle du modèle, aligne explicitement les étiquettes de sortie, puis examine quels jetons…
Ce notebook construit un agent de prévision qui alterne raisonnement et actions dans une boucle ReAct. Son espace d’action est volontairement restreint : l’agent peut rechercher des éléments probants ou soumettre une prévision probabiliste. Une interface…
Ce chapitre présente la génération augmentée par récupération comme un moyen de rendre les modèles de langage plus utiles pour la recherche financière ouverte, où les affirmations sans fondement et les hallucinations peuvent coûter cher. Il parcourt le…
Le document explique comment récupérer les données hebdomadaires CFTC du rapport Commitments of Traders pour certains contrats à terme et enregistrer l’historique de chaque produit dans un fichier Parquet. Les rapports COT présentent les positions du mardi…
L’article examine les liens entre les rendements et la volatilité du bitcoin, d’une part, et l’attention mesurée par Google Trends, d’autre part. Il distingue l’attention spécifiquement portée aux cryptomonnaies d’une mesure plus générale de l’incertitude…