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 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 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…
Cette configuration décrit une étude intrajournalière des signaux de flux d’ordres sur un univers NASDAQ-100 défini à chaque instant. Elle définit un sous-ensemble filtré selon les coûts à partir des informations de liquidité disponibles avant chaque période…
Ce notebook utilise un modèle de mélange gaussien pour regrouper les mois selon le comportement conjoint de neuf séries de rendements factoriels et de classes d’actifs. Il standardise les observations mensuelles, écarte les mois contenant des valeurs…
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 notebook examine le défi de découverte causale de ADIA Lab comme benchmark pour apprendre des motifs au sein d’une famille de simulateurs connue. La tâche fournit de nombreux jeux de données synthétiques associés à des graphes orientés acycliques connus,…
Ce notebook décrit comment produire des prédictions hors échantillon pour une configuration de modèle sélectionnée sur contrats à terme CME. La configuration est choisie à partir des résultats de validation, puis le modèle est réajusté sur des données qui…
Ce notebook présente Tail-GAN, une approche antagoniste générative pour créer des scénarios de rendements financiers en ciblant la valeur à risque (VaR) et la perte attendue (ES). Le tri différentiable permet aux gradients de traverser les estimations de…
Ce notebook d’ingénierie des variables explique comment des informations plus lentes peuvent contextualiser des signaux de trading plus rapides, à l’aide de données fondamentales, macroéconomiques et calendaires. Il présente des ratios de valorisation tels…
Ce notebook décrit comment produire des prédictions hors échantillon pour une configuration de microstructure NASDAQ-100 sélectionnée après les choix du modèle et de la stratégie sur les plis de validation. Il reconstruit la spécification d’entraînement…
Ce notebook synthétise les résultats de validation enregistrés pour cinq estimateurs à facteurs latents dans plusieurs études de cas. Il commence par cartographier les estimateurs ayant des résultats pour chaque panel, puis identifie le meilleur selon le…
Cette étude de cas filtre des variables financières et issues de modèles en les comparant aux rendements futurs d’une stratégie de microstructure NASDAQ-100. Elle calcule les coefficients d’information des rangs transversaux au fil du temps, ajuste…
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…
Ce notebook élabore des variables nécessitant plusieurs séries d’actifs. Il compare les tests de cointégration d’Engle-Granger et de Johansen, explique pourquoi une simple coévolution n’implique pas un écart stationnaire et estime les ratios de couverture…
Cette étude de cas compare des modèles de boosting de gradient qui prédisent le rendement à l’échéance de straddles vendeurs à la monnaie. Elle fait varier la capacité des arbres et trois fonctions objectif d’ajustement : erreur quadratique, erreur absolue…
Ce notebook ajuste un transformeur par segments pour prédire une cible principale dans une étude sur les actions et les options du S&P 500. Il divise la fenêtre historique d’entrée de chaque action en segments contigus et traite chaque segment comme un jeton…
Ce code présente une architecture d’autoencodeur supervisé pour produire des prédictions à partir de caractéristiques financières. Un encodeur compresse les entrées normalisées dans un goulot d’étranglement, tandis qu’un décodeur reconstruit les entrées…
Ce notebook présente un modèle ETF de facteur d’actualisation stochastique qui ajuste une seule série de pondérations aux rendements de plusieurs fonds. Contrairement aux modèles qui estiment séparément les expositions des fonds et les rendements des…
Ce notebook décrit la création de prédictions de test pour une configuration de modèle d’actions US sélectionnée au préalable. Les choix de modèle et paramètres de stratégie ayant été établis à partir des résultats de validation, ces mêmes résultats ne…
Ce notebook explique comment construire des caractéristiques fondées sur des modèles pour un panel d’actions US sans laisser les observations futures influencer les valeurs historiques. Sa méthode centrale est un calendrier d’estimation : les modèles…
MintEval évalue si les modèles de langage traduisent les instructions des traders en code dont le comportement correspond à la stratégie voulue. Il construit des stratégies de référence à partir de composants combinables, les transforme en instructions…
Cet article étudie les choix de portefeuille au cours de la vie d’une personne dont les revenus sont stochastiques et qui investit dans des actions, une obligation et une assurance vie. L’objectif tient compte de la consommation, des prestations de décès et…
Cette étude teste si l’optimisation de politique proximale peut apprendre les décisions de vitesse de trading d’un courtier dans un jeu courtier-trader en temps continu dont la solution analytique est connue. Elle déduit une récompense discrète de l’objectif…
Cet article présente une méthode de développement asymptotique pour le filtrage stochastique, destinée à approximer une distribution conditionnelle dans des contextes non linéaires. Elle transforme le problème en espace des moments par une transformée de…