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 construit des caractéristiques de volatilité conditionnelle pour une étude d’actions et d’options sur le S&P 500, à l’aide d’un modèle GJR-GARCH. Contrairement aux règles fixes fondées sur les cours passés, les caractéristiques estimées dépendent…
Ce document illustre les concepts de vue de caractéristiques directement à partir des données Parquet d’une étude de cas. Une vue de caractéristiques spécifie la clé de l’entité, l’horodatage de l’événement, la durée de validité et les colonnes de…
Ce notebook d’analyse explique comment évaluer une stratégie d’actions US fondée sur les caractéristiques des entreprises, à partir des résultats d’un registre plutôt que de nouveaux backtests. Il examine des statistiques de performance qui tiennent compte…
Ce document présente un benchmark de moteurs de base de données utilisés avec des séries temporelles financières. Il compare les écritures en masse, les analyses complètes des tables, les requêtes par plage temporelle, les agrégations OHLCV et les jointures…
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 document présente les jeux de données publics de rendements factoriels Fama-French et AQR, utiles pour établir des références, attribuer le risque et étudier les facteurs. Il décrit les facteurs de marché, de taille, de valeur, de rentabilité,…
Ce notebook transforme les déclarations institutionnelles 13F en un graphe biparti reliant les gérants aux actions, puis en déduit des caractéristiques de propriété au niveau des titres. Il agrège les positions gérant-action en double, normalise les noms des…
Ce notebook évalue si les données des contrats à terme perpétuels Binance permettent de soutenir une stratégie transversale qui classe les contrats selon leur prime et prend des positions longues et courtes. Il n’ajuste aucun modèle et ne produit aucune…
Ce notebook compare l’effet des coûts de trading supposés sur des stratégies issues de plusieurs études de cas. Il lit les backtests de sensibilité aux coûts pour chaque configuration de stratégie déployée, compare le Sharpe brut au Sharpe net selon le coût…
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 transforme les positions institutionnelles 13F en un graphe reliant gestionnaires et actions, avec des relations sectorielles et des liens de détention indiquant le nombre d’actions, leur valeur, la période déclarée et la date de publication du…
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 notebook évalue 57 caractéristiques comptables et fondées sur les prix comme prédicteurs individuels des rendements du mois suivant des actions US. Il calcule les corrélations de rang transversales mensuelles, en fait la moyenne dans le temps et ajuste…
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…
Cette vue d’ensemble rassemble les données de configuration de neuf études de cas de trading couvrant les actions, les cryptomonnaies, le forex, les contrats à terme, les options et les portefeuilles multi-actifs. Elle compare l’univers, la fréquence des…
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 utilise des données de transactions et d’ordres issues de NASDAQ ITCH pour illustrer des phénomènes de microstructure. Il examine l’autocorrélation négative de premier ordre des rendements des transactions au tick près, compare cet effet aux…
Ce notebook pédagogique passe en revue les caractéristiques dérivées des prix et des volumes utilisées en recherche quantitative. Il couvre les rendements simples et logarithmiques à différents horizons, le momentum hors dernière période, les rendements…
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…