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.
934 documents
Le notebook compare deux façons de diviser un ordre important sur actions en ordres enfants au cours d’une séance de trading. TWAP envoie des quantités à peu près égales à chaque intervalle et ne nécessite aucune prévision du marché. VWAP répartit les titres…
Ce notebook construit des intervalles d’incertitude pour les rendements à terme ETF à l’aide de la régression Ridge et de trois méthodes conformes : la prédiction conforme avec découpage, la régression quantile conformisée et l’inférence conforme adaptative.…
Ce notebook explique un autoencodeur conditionnel qui modélise les rendements des actions comme le produit d’expositions factorielles dépendantes de caractéristiques par des facteurs latents. Il estime d’abord les rendements de portefeuilles gérés selon les…
Ce notebook teste si la construction de portefeuille peut sauver une stratégie NASDAQ-100 exécutée à chaque barre et pénalisée par les coûts. Il sélectionne les meilleures prédictions de référence à partir de l’univers de sélection déclaré, puis compare les…
Ce notebook évalue les performances d’ensembles de prédictions ETF enregistrés lorsqu’ils sont convertis en portefeuilles. Il croise chaque ensemble de prédictions de validation avec des schémas d’entrée définis, tels que différentes sélections des k…
Ce notebook décrit un modèle LSTM qui prédit les rendements à partir de fenêtres ordonnées de caractéristiques boursières dans un panel d’actions US. Contrairement à un modèle tabulaire classique, le LSTM traite les séances séquentiellement et conserve un…
Ce notebook présente TimeGAN, un modèle antagoniste génératif récurrent destiné à produire des séquences financières synthétiques. Ses cinq modules apprennent une représentation latente et sa reconstruction, prédisent les états latents successifs, génèrent…
Ce notebook applique deux détecteurs séquentiels aux erreurs de prédiction réelles de validation de deux configurations de modèles linéaires sur actions US pendant une année civile. Un détecteur de décalage de moyenne à deux fenêtres recherche les variations…
Ce document explique comment TWAP et VWAP découpent un ordre parent important en ordres enfants au cours d’une séance de trading. TWAP répartit des quantités égales sur chaque intervalle de temps ; VWAP répartit les quantités au prorata d’une prévision du…
Ce notebook présente un autoencodeur supervisé pour prévoir les rendements futurs des ETF. Le réseau compresse la ligne de caractéristiques d’un fonds en une représentation de faible dimension et prédit directement les rendements à partir de cette…
Ce notebook explique comment tester si des événements, tels que des signaux de trading ou des annonces, prédisent des rendements supérieurs à ceux d’un indice de référence du marché. Il présente le processus à l’aide de cassures de momentum sur des ETF…
Cette analyse de faisabilité évalue si les données de cotation peuvent soutenir une stratégie transversale neutre au marché, qui classe les composantes du NASDAQ-100 à intervalles de quinze minutes et détient les deux extrémités du classement. Elle vérifie…
Ce notebook explique comment extraire des transactions d’initiés à partir de fichiers SEC Formulaire 4 XML bruts pour la recherche sur les actions. Il traite chaque bloc de transaction comme unité d’analyse, en préservant le lien entre le code de…
Ce notebook compare des dispositifs de stop-loss, de stop suiveur et de sortie à durée fixe sur des backtests de microstructure NASDAQ-100 prédéfinis. La stratégie prend ses décisions toutes les quinze minutes, tandis que les règles de risque surveillent les…
Ce notebook décrit des caractéristiques contextuelles à évolution lente pour les décisions de trading quotidiennes : ratios comptables, conditions macroéconomiques et encodages calendaires. Il présente des mesures de valeur et de qualité telles que le…
Ce document explique comment construire des étiquettes de rendement futur quotidien pour les ETF à partir des cours de clôture ajustés à la date d’observation et lors d’une séance ultérieure. Il crée une étiquette principale à horizon mensuel et une variante…
Ce notebook compare la prédiction conforme scindée, la régression quantile conformisée et l’inférence conforme adaptative pour prévoir les rendements futurs des ETF. Dans des découpages walk-forward, il entraîne le modèle sur un sous-ensemble, calibre les…
Ce notebook évalue des prédictions de validation sous forme de portefeuilles d’actions acheteurs uniquement, en sélectionnant les K premières valeurs à poids égal selon un calendrier de décision déterminé par la fréquence de chaque étiquette. Il vérifie…
Le notebook étudie si l’activité du carnet d’ordres prédit les rendements à court terme de NVDA. Il construit une mesure pondérée par la distance de la pression du carnet à partir des ajouts, annulations et exécutions enregistrés ordre par ordre, puis lisse…
Cette étude de cas compare des modèles séquentiels sur un panel de caractéristiques d’actions et d’options de l’indice S&P 500. Elle associe un LSTM, qui conserve un état contrôlé sur une fenêtre rétrospective, à une référence N-Linear qui retire le dernier…
Ce notebook explique l’architecture en cinq parties de TimeGAN : un réseau d’incorporation et un réseau de reconstruction font le lien entre les observations brutes et l’espace latent, un superviseur apprend les transitions temporelles, et un générateur et…
Ce notebook convertit des fenêtres glissantes de rendements ETF en images à deux canaux pour un réseau neuronal convolutif. Le champ de sommation angulaire de Gramian redimensionne les valeurs de chaque fenêtre, les convertit en angles et enregistre les…
Ce notebook mesure comment les performances de validation d’une stratégie sélectionnée sur les caractéristiques des entreprises US évoluent lorsque les commissions et le slippage supposés varient. Il relance la même configuration sur une grille de coûts…
Ce notebook décrit comment produire des prévisions pour une période test intacte après avoir choisi une configuration sur les données de validation. Il résout la configuration sélectionnée, reconstruit sa spécification d’entraînement pour la période test et…