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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Ce document présente des méthodes de nettoyage des données financières et explique comment aligner le prétraitement sur les divisions entre ensembles d’entraînement et de test. La leçon centrale est d’estimer les transformations, comme la mise à l’échelle et…
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 notebook illustre la séparation entre un pipeline d’apprentissage automatique hors ligne et le moteur LEAN de QuantConnect. Il sélectionne un ensemble de prédictions dans le registre des études de cas ETF, vérifie la provenance de l’entraînement et des…
Ce notebook explique les signatures de trajectoires comme des caractéristiques de longueur fixe qui préservent l’ordre et la forme conjointe des observations d’une série temporelle. Il décrit comment le premier niveau de la signature enregistre les…
Ce document explique un système de journaux d’exécution pour consigner l’entraînement des modèles, les prédictions, les estimations causales et les backtests dans plusieurs études de trading. Il décrit le cheminement des configurations, des paramètres des…
Ce notebook regroupe les rendements mensuels de neuf séries factorielles et de marché liées aux actions, obligations, devises et matières premières au moyen de modèles de mélanges gaussiens. Après suppression des mois incomplets, il standardise les séries…
Ce chapitre présente un cadre pour transformer une idée de trading en spécification documentée des caractéristiques. Il invite les chercheurs à aligner les horizons des caractéristiques sur la décision visée, à formuler une hypothèse sur le facteur…
Ce guide distingue l’estimation des effets causaux de la découverte de structures causales et associe les questions de recherche courantes à des bibliothèques Python adaptées. EconML et DoWhy estiment les effets lorsque la structure d’ajustement est connue…
Ce notebook présente un cadre déterministe pour vérifier la cohérence des pipelines de backtest et de trading en réel. Il compare les étapes qui transforment les barres de prix en décisions : calcul des caractéristiques, prédictions, signaux et tailles…
Ce notebook entraîne un agent d’apprentissage par renforcement à répartir un ordre de vente fixe sur des barres horaires d’un marché de contrats à terme perpétuels crypto. Son état comprend les rendements retardés, la volatilité, le volume de l’heure…
Cette étude de cas évalue TabM, un ensemble neuronal économe en paramètres, sur les mêmes lignes de caractéristiques à date donnée pour les contrats à terme CME et les mêmes plis walk-forward que ceux utilisés pour les autres familles de modèles. Elle…
Ce notebook présente un processus pour déterminer si le momentum sur six mois, hors période récente, influe sur les rendements futurs à 21 jours et si cet effet varie avec la volatilité du marché. Il estime les effets sur les données d’entraînement par…
Ce chapitre présente un cadre d’évaluation des affirmations causales dans la recherche quantitative en trading. Il commence par définir clairement le traitement, le résultat, l’estimand, le contrefactuel et l’ensemble d’ajustement, puis associe les questions…
Ce notebook ajuste des modèles linéaires à des caractéristiques de microstructure du NASDAQ-100 observées à intervalles d’une minute afin de prévoir les rendements sur plusieurs horizons futurs. Son objectif est d’établir une référence simple avant…
Cette évaluation filtre des variables financières et issues de modèles en fonction des rendements futurs de contrats à terme CME. Pour chaque variable, elle vérifie la couverture et l’obsolescence des données, mesure la corrélation de rang transversale…
Ce notebook compare différentes implémentations d’une prévision univariée du prix de SPY avec PyTorch brut, sktime et Darts. Il vise principalement à évaluer l’effort pratique : longueur du code, exigences d’interface, réussite de l’installation et durée…
Cette étude de cas sur le NASDAQ-100 examine si les signaux de microstructure à intervalle de 15 minutes peuvent résister aux coûts de trading. Le processus évalue le flux d’ordres, l’obsolescence des cotations et les écarts relatifs, puis compare une…
Ce chapitre soutient qu’une recherche durable en trading dépend d’un processus discipliné, capable de s’adapter à l’évolution des marchés, aux données probantes bruitées et aux coûts de mise en œuvre. Il distingue les ruptures structurelles, les régimes, la…
Ce notebook d’évaluation filtre les caractéristiques financières et issues de modèles en fonction de leur relation avec le rendement suivant sur huit heures des contrats à terme perpétuels crypto. Il constitue l’échantillon d’évaluation à partir de fenêtres…
Ce notebook étudie l’effet de la régularisation sur un modèle de contrats à terme CME construit à partir de familles de caractéristiques corrélées, notamment des mesures de portage, de ratio de Sharpe glissant, de momentum et de volatilité. Il compare Ridge,…
Ce notebook décrit l’adaptation de Diffusion-TS pour générer des séquences synthétiques de rendements ETF. Son débruiteur prédit la séquence propre comme une somme de composantes de tendance polynomiale, de saisonnalité de Fourier et de résidus, tandis…
Ce chapitre soutient qu’une discipline de recherche reproductible constitue une source d’avantage en trading plus durable que toute stratégie individuelle. Il présente un processus fondé sur des hypothèses réfutables, une évaluation hors échantillon et des…
Le document explique pourquoi TabM est utilisé pour modéliser les données de panel du financement des contrats perpétuels : son socle neuronal partagé combine toutes les caractéristiques d’entrée, tandis que des couches non linéaires peuvent représenter les…
Ce processus d’évaluation filtre les caractéristiques financières et issues de modèles en fonction des rendements futurs d’un panel intrajournalier NASDAQ-100. Il réserve d’abord la période finale de test et exclut les observations dont les étiquettes…