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Bibliothèque de connaissances

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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162 documents

Machine Learning for Trading

Ce notebook utilise l’excursion favorable maximale (MFE) et l’excursion défavorable maximale (MAE) pour ancrer les largeurs des étiquettes à triple barrière dans les trajectoires de prix observées. Pour une position prise à la clôture d’une barre, il mesure…

ActionsContrats à termeCryptomonnaiesVolatilité
Machine Learning for Trading

Cette étude de cas compare différentes méthodes de dimensionnement des positions sur les contrats à terme CME à une référence à pondération égale. Elle explique comment le dimensionnement inversement proportionnel à la volatilité utilise la volatilité propre…

Contrats à termeDimensionnement des positionsConstruction de portefeuilleGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique comment construire un historique continu des prix des contrats à terme à partir de contrats individuels arrivant à échéance. Il repère les contrats du mois le plus proche selon le volume de négociation, applique une contrainte…

Contrats à termeBacktestExécution des ordresMicrostructure des marchés
Machine Learning for Trading

Ce script de validation met à l’épreuve un processus de recherche réduit sur les contrats à terme CME, des prévisions du modèle aux pondérations de portefeuille et au backtesting. Il vérifie que les prévisions couvrent exactement les clés attendues de…

Contrats à termeBacktestExécution des ordresGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook établit une référence au stade du signal pour évaluer les prévisions du modèle sur les contrats à terme CME. À chaque décision hebdomadaire, il classe les produits selon leur rendement prédit, achète le groupe de tête, vend à découvert celui de…

Contrats à termeBacktestConstruction de portefeuilleExécution des ordres
Machine Learning for Trading

Ce document explique comment construire des étiquettes de rendements à terme pour une stratégie de contrats à terme en coupe transversale qui classe les produits selon leur structure par échéance. Il distingue les prix ajustés des roulements de contrats,…

Contrats à termeMatières premièresStratégies de portageBacktest
Machine Learning for Trading

Ce document présente trois variables fondées sur des modèles et construites à partir du portage des contrats à terme : une prévision ARIMA du portage à la séance suivante, des mesures de Fourier glissantes pour certaines longueurs de cycle et un modèle de…

Contrats à termeStratégies de portageApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce document explique une référence de validation pour les prédictions de modèles sur les contrats à terme CME. À chaque décision hebdomadaire, les produits sont classés selon le rendement prédit ; le groupe de tête est détenu à l’achat et celui du bas à la…

Contrats à termeBacktestConstruction de portefeuilleGestion des risques
Machine Learning for Trading

Cette analyse compare les effets de traitement enregistrés par des modèles de double apprentissage automatique dans neuf études de cas de trading. Elle charge les résultats actuels du registre de chaque étude, vérifie l’intégrité du registre et les…

StatistiquesApprentissage automatiqueBacktestActions
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente les mécanismes du backtesting de contrats à terme à travers un exemple de momentum long-short sur plusieurs classes d’actifs. Il explique comment les caractéristiques des contrats convertissent les variations de prix en profits et pertes…

Contrats à termeMomentumBacktestDimensionnement des positions
Machine Learning for Trading

Ce document décrit un jeu de données et un processus d’étude des contrats à terme perpétuels sur cryptomonnaies et de leur indice de prime. Il présente des observations horaires OHLCV et des relevés de prime toutes les huit heures sur un univers configuré,…

CryptomonnaiesContrats à terme perpétuelsContrats à termeArbitrage
Machine Learning for Trading

Ce notebook évalue l’effet des coûts de transaction sur une configuration fixe de contrats à terme CME, sélectionnée ailleurs dans le processus de recherche. Il applique une grille de coûts totaux, répartissant chaque niveau à parts égales entre commission…

Contrats à termeBacktestExécution des ordresGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce document décrit un jeu de données de contrats à terme CME comportant des barres horaires et quotidiennes, des contrats continus du premier mois et deux échéances différées dans plusieurs groupes de produits. Il présente la couverture du jeu de données,…

Contrats à termeStratégies de portageMatières premièresMicrostructure des marchés
Machine Learning for Trading

Le document présente les facteurs latents comme des moteurs communs des rendements, inférés à partir des co-mouvements entre contrats à terme plutôt que fournis comme prédicteurs nommés. Il compare deux approches ajustées au sein de chaque pli…

Contrats à termeInvestissement factorielApprentissage automatiqueConstruction de portefeuille
Machine Learning for Trading

Ce notebook applique aux prédictions de l’échantillon test une configuration de contrats à terme CME sélectionnée au préalable, avec l’allocateur établi, le calendrier de rééquilibrage, les règles de concentration et les hypothèses de coûts de transaction.…

Contrats à termeBacktestGestion des risquesStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook décrit comment sélectionner une configuration d’étude de cas sur les contrats à terme CME à partir de backtests de validation enregistrés. Il regroupe les candidats des étapes de signal, d’allocation et de gestion des risques, puis retient la…

Contrats à termeBacktestStatistiquesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce carnet présente des comparaisons de parité entre Backtrader, Zipline Reloaded et un framework de trading interne, sur des stratégies sélectionnées issues d’études de cas réelles. Il inclut des comparaisons de ETF et de US d’actions pour les deux moteurs…

BacktestExécution des ordresMicrostructure des marchésActions
Machine Learning for Trading

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,…

Contrats à termeApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook applique des règles configurées de stop-loss, de stop suiveur et de sortie temporelle au signal ou à la stratégie d’allocation les mieux classés en validation pour chaque horizon de rendement des contrats à terme. Chaque règle est évaluée…

Contrats à termeStratégies de portageRetour à la moyenneGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook élabore un cadre tenant compte des unités pour estimer les coûts de trading sur les actions, les ETF, les futures, le change et les contrats perpétuels crypto. Il distingue d’abord le volume échangé des mesures d’activité qui ne peuvent pas être…

Exécution des ordresMicrostructure des marchésGestion des risquesContrats à terme