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 montre comment configurer Feast avec des sources Parquet, des entités, des vues de variables, des horodatages et une politique de durée de conservation, puis récupérer des variables pour des exemples d’entraînement et une requête « à la date…
Le notebook présente un autoencodeur supervisé pour la modélisation des facteurs boursiers. Contrairement aux autoencodeurs non supervisés qui apprennent un goulot d’étranglement en reconstruisant la coupe transversale, ce modèle inclut aussi les rendements…
Ce notebook exploratoire décrit la structure et l’interprétation des barres minute AlgoSeek NASDAQ-100. Il organise les champs pré-calculés du jeu de données en prix et quantités des cotations, prix des transactions, spreads, volumes, catégories de…
Le notebook explique comment distinguer les variations continues des prix et les sauts dans les rendements intrajournaliers des actions. Il estime la variance réalisée quotidienne à partir des rendements au carré et utilise la variation bipuissance comme…
Ce notebook applique un modèle neuronal de facteur d’actualisation stochastique aux contrats à terme CME. En évaluation des actifs, un facteur d’actualisation stochastique est une variable aléatoire dont le produit par le rendement de chaque actif a la même…
Le document présente une couche logicielle pour courtier qui vérifie les ordres et l’état du portefeuille avant de transmettre les transactions. Ses contrôles comprennent des plafonds de quantité et de valeur par ordre, des limites d’exposition des…
Cette analyse vérifie si les données de règlement permettent de mettre en œuvre une stratégie hebdomadaire transversale sur contrats à terme CME avant l’ajustement de tout modèle. Elle teste si suffisamment de produits sont cotés aux dates de rééquilibrage…
Ce notebook présente un inventaire, pour plusieurs études de cas, des variables financières construites sur neuf classes d’actifs. Il compte les variables et les familles définies par leur nom dans chaque jeu de variables disponible, compare la taille des…
Ce chapitre passe en revue les représentations du texte financier, des dictionnaires et comptages de mots jusqu’à TF-IDF, en passant par les plongements statiques, les réseaux récurrents et les Transformers. Il explique les compromis : les méthodes simples…
Ce carnet crée un banc d’évaluation pour la génération augmentée par récupération dans le domaine financier, avec des mesures distinctes de couverture de la recherche, de fidélité des réponses aux sources, d’abstention appropriée et de comportement de…
Cette étude de cas évalue des stratégies mensuelles long-short par déciles, construites à partir des caractéristiques d’entreprises US. Elle compare des modèles linéaires, le boosting par gradient et les approches à facteurs latents avec des retards…
Ce carnet utilise Optuna pour régler des modèles de rendement LightGBM en tenant compte à la fois du coefficient d’information transversal (IC) et de la rotation des prévisions. Une recherche monoobjectif maximise IC à titre de comparaison ; une recherche…
Ce carnet compare des bases de données embarquées, serveur, généralistes et spécialisées dans le trading pour des tâches de séries temporelles financières : écritures en bloc, balayages complets, requêtes par fenêtre temporelle, agrégation OHLCV et…
Ce cours compare des modèles stochastiques paramétriques et des méthodes bootstrap pour générer des trajectoires financières synthétiques. Il couvre le mouvement brownien géométrique, la diffusion par sauts, le retour à la moyenne, la volatilité stochastique…
Cette analyse compare trois méthodes pour convertir des prévisions signées de rendement du modèle en positions binaires : un seuil fixe à zéro, un percentile glissant par symbole et un percentile transversal entre symboles. Elle applique ces règles aux…
Ce carnet configure Feast comme magasin de caractéristiques pour des données financières et issues de modèles, puis compare ses extractions historiques et ponctuelles à une jointure transparente construite à la main. Il déclare les entités, les sources…
Ce carnet compare des objectifs de boosting par gradient sur des rendements mensuels d’actions US, en maintenant fixes les caractéristiques, la cible et les plis walk-forward. Il compare l’erreur quadratique à l’erreur absolue et à la perte de Huber, qui…
Ce module orchestre l’ajustement et l’évaluation walk-forward de plusieurs modèles à facteurs latents, notamment l’analyse en composantes principales, les composantes principales instrumentées et les autoencodeurs neuronaux. Il prépare les données en panel…
Cette implémentation décrit un autoencodeur conditionnel pour l’évaluation des actifs. Un réseau bêta transforme les caractéristiques de chaque action en expositions à des facteurs latents, tandis qu’un réseau linéaire de facteurs transforme les rendements…
Ce carnet présente des protections opérationnelles pour le trading en réel à l’aide d’un courtier synthétique. Il montre le rejet d’un ordre lorsque l’instantané de marché dépasse l’ancienneté configurée, ainsi que le déclenchement possible d’un…
Ce carnet mesure l’effet de variations des coûts de transaction proportionnels sur une stratégie FX sélectionnée en validation pour chaque étiquette de rendement. Il sélectionne d’abord une stratégie parente parmi les candidates de signal, d’allocation et de…
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,…
Cette analyse explique comment lire les coefficients d’information transversaux (IC) des modèles de contrats à terme CME et les relier aux tests de portefeuille ultérieurs. Elle calcule la corrélation de rang entre rendements prévus et réalisés pour chaque…
Ce carnet évalue si des données historiques sur les ETF peuvent soutenir une stratégie de classement mensuel avant la construction d’un modèle ou d’une prévision. Il vérifie l’éligibilité à chaque date à partir de la liquidité de l’année précédente, compte…