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 évalue les backtests ETF enregistrés tout au long du processus stratégique, des signaux et de l’allocation aux coûts et aux dispositifs de contrôle du risque. Il lit les prédictions et backtests existants plutôt que d’ajuster des modèles ou…
Ce notebook prépare un entraînement de prévision LSTM pour une étude de cas sur des paires FX. Le modèle conserve un état caché au fil d’une séquence rétrospective, et le notebook détermine l’architecture et les paramètres d’entraînement à l’aide des outils…
Ce notebook utilise des enregistrements de transactions issus de NASDAQ ITCH pour examiner l’activité de trading intrajournalière. Il regroupe les transactions individuelles en barres temporelles et compare les volumes en actions, le nombre de transactions,…
Ce notebook explique comment l’impact de marché augmente avec la taille des ordres et utilise le modèle de participation en racine carrée pour estimer la capacité d’une stratégie. Il distingue les données de marché disponibles, comme la volatilité et le…
Ce guide présente deux sources de données de ticks du carnet d’ordres sur les actions US destinées à la recherche en microstructure : les événements market-by-order de Databento et les messages NASDAQ TotalView-ITCH. Il décrit leurs formats, leurs…
Ce notebook examine comment exprimer l’incertitude des prévisions de rendement des ETF en comparant le dropout Monte-Carlo aux ensembles profonds. Le dropout reste actif lors de passages d’inférence répétés, tandis qu’un ensemble mesure les désaccords entre…
Ce notebook compare six méthodes de pondération de portefeuilles ETF sélectionnés selon le même classement prédit : pondération égale, pondération par score, inverse de la volatilité, parité des risques, optimisation moyenne-variance et parité des risques…
Ce notebook rassemble les estimations enregistrées de double apprentissage automatique issues de plusieurs études de cas de trading et compare leur incertitude et leurs diagnostics. Il charge les lignes actuelles du registre de chaque étude, vérifie…
Ce notebook ajuste un modèle LSTM déclaré pour la prévision dans une étude sur les options du S&P 500. Le réseau reçoit des fenêtres chronologiques de l’historique de chaque symbole et utilise un état récurrent à portes pour représenter l’information entre…
Ce notebook entraîne un agent PPO à planifier l’exécution d’un ordre de vente parent sur des barres horaires de contrats à terme perpétuels. Il enrichit l’historique des prix et des volumes avec la prime perpétuelle et le temps restant avant le prochain…
Ce notebook compare trois méthodes de classification de phrases d’actualité financière en catégories positive, neutre ou négative : des caractéristiques lexicales de mots et d’expressions TF-IDF avec régression logistique, des vecteurs de mots statiques…
Ce notebook explique comment construire et examiner un panel trimestriel de données fondamentales sur les actions à partir des données SEC XBRL. Chaque observation indique à la fois la période fiscale décrite et la date de dépôt à laquelle l’information est…
Ce notebook sélectionne des caractéristiques candidates pour une étude de cas sur les contrats à terme CME et les confronte aux rendements futurs. Pour chaque caractéristique, il calcule les corrélations de rang transversales entre ses valeurs et les…
Ce notebook présente un cadre de diagnostic pour un backtest d’allocation de ETF. Il calcule des mesures de risque et de rendement, comme les ratios de Sharpe, Sortino et Calmar, la volatilité, la valeur à risque et le drawdown maximal ; suit les…
Ce notebook regroupe des indicateurs macroéconomiques mensuels pour décrire les conditions de marché indépendamment des rendements des actions. Il aligne les séries FRED sur les observations de fin de mois, standardise le chômage, le taux des fonds fédéraux,…
Ce notebook adapte Diffusion-TS pour générer des séquences synthétiques de rendements quotidiens de ETF. Son débruiteur prédit la série d’origine et décompose cette prédiction en une tendance polynomiale, des composantes de Fourier sélectionnées et un…
Ce notebook met en place un processus de suivi pour un modèle financier déployé, à partir d’artefacts réels issus de l’échantillon de réserve. Il vérifie que les données de caractéristiques entrantes sont renseignées et structurellement valides avant de…
Ce notebook présente le backtesting vectorisé avec VectorBT à travers une règle de retour à la moyenne RSI en position acheteuse uniquement, appliquée aux données du marché des contrats perpétuels sur Bitcoin. Il calcule un RSI fondé sur le cours de clôture,…
Ce notebook relie le dimensionnement des positions à l’analyse des excursions maximales défavorables et favorables. Il présente un dimensionnement à fraction fixe, où le nombre d’actions est déterminé par un budget de risque par transaction et la distance…
Ce notebook explique comment interpréter les prévisions d’une régression Ridge pour un panel d’ETF avec SHAP. Pour un modèle linéaire, l’attribution de chaque caractéristique correspond à son coefficient multiplié par l’écart entre sa valeur et sa moyenne de…
Ce notebook compare deux méthodes d’estimation des spreads bid-ask lorsque les données historiques contiennent les cours d’ouverture, les plus hauts, les plus bas, les clôtures et le volume quotidiens, mais aucune cotation. Corwin-Schultz sépare le spread de…
Ce notebook présente une méthode pour convertir des déclarations annuelles et trimestrielles SEC en texte structuré pour des analyses ultérieures de sentiment, de thèmes et d’incorporations vectorielles. Il associe les sections recherchées aux numéros de…
Ce notebook explique comment un autoencodeur conditionnel étend un modèle de composantes principales instrumentées : un réseau neuronal associe les caractéristiques des actions aux expositions factorielles, tandis que le modèle conserve la même structure,…
Cette étude filtre les caractéristiques financières et de volatilité GJR-GARCH en fonction des rendements futurs des actions. Pour chaque séance, elle calcule la corrélation de rang entre les valeurs d’une caractéristique et les rendements ultérieurs pour…