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 explique comment tester si des événements, tels que des signaux de trading ou des annonces, prédisent des rendements supérieurs à ceux d’un indice de référence du marché. Il présente le processus à l’aide de cassures de momentum sur des ETF…
Cette analyse de faisabilité évalue si les données de cotation peuvent soutenir une stratégie transversale neutre au marché, qui classe les composantes du NASDAQ-100 à intervalles de quinze minutes et détient les deux extrémités du classement. Elle vérifie…
Cette analyse compare les registres de triage des caractéristiques de neuf études de cas de trading. Elle distingue la significativité selon le taux de fausses découvertes de Benjamini–Hochberg d’une seconde voie vers une décision PROCEED, qui combine un…
Ce notebook ajuste finement trois points de contrôle de transformeurs pour classer le sentiment de phrases financières en trois catégories, puis compare leur exactitude, leur F1 macro, leurs matrices de confusion, le nombre de paramètres et la durée…
Ce notebook construit des facteurs par composantes principales à partir d’un panel de rendements de contrats à terme CME, et non à partir de caractéristiques élaborées telles que le portage, le momentum ou la volatilité. PCA trouve des directions qui…
Ce notebook compare des dispositifs de stop-loss, de stop suiveur et de sortie à durée fixe sur des backtests de microstructure NASDAQ-100 prédéfinis. La stratégie prend ses décisions toutes les quinze minutes, tandis que les règles de risque surveillent les…
Ce document présente deux approches par facteurs latents pour les rendements des contrats à terme. L’analyse en composantes principales trouve des directions non corrélées qui expliquent la plus grande part de la variation des rendements, tandis qu’un…
Ce document explique comment construire des étiquettes de rendement futur quotidien pour les ETF à partir des cours de clôture ajustés à la date d’observation et lors d’une séance ultérieure. Il crée une étiquette principale à horizon mensuel et une variante…
Ce notebook évalue des prédictions de validation sous forme de portefeuilles d’actions acheteurs uniquement, en sélectionnant les K premières valeurs à poids égal selon un calendrier de décision déterminé par la fréquence de chaque étiquette. Il vérifie…
Ce module utilitaire partagé fournit un pipeline commun de boosting de gradient pour la recherche quantitative. Il définit des préréglages de capacité et associe des noms de paramètres canoniques aux réglages correspondants de LightGBM, XGBoost, CatBoost et…
Cette étude de cas compare des modèles séquentiels sur un panel de caractéristiques d’actions et d’options de l’indice S&P 500. Elle associe un LSTM, qui conserve un état contrôlé sur une fenêtre rétrospective, à une référence N-Linear qui retire le dernier…
Ce notebook explique l’architecture en cinq parties de TimeGAN : un réseau d’incorporation et un réseau de reconstruction font le lien entre les observations brutes et l’espace latent, un superviseur apprend les transitions temporelles, et un générateur et…
Ce notebook compare les ratios de Sharpe brut et net sur des balayages de coûts de stratégie issus de backtests d’études de cas. Pour chaque configuration de stratégie déployée, il lit dans les artefacts enregistrés le coût supposé par jambe et la fréquence…
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 explique pourquoi un contrôle de risque générique fondé sur des pondérations cibles ne convient pas au moteur de short straddle 500 décrit. Le moteur attribue des parts fixes du capital à des cohortes hebdomadaires et normalise les pondérations…
Ce notebook mesure comment les performances de validation d’une stratégie sélectionnée sur les caractéristiques des entreprises US évoluent lorsque les commissions et le slippage supposés varient. Il relance la même configuration sur une grille de coûts…
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…
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 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 module Python décrit des méthodes pour quantifier l’incertitude des backtests de stratégie à partir de rendements quotidiens hors échantillon. Il combine des intervalles bootstrap par blocs stationnaires pour les statistiques de séries de rendements, une…
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…
Ce notebook présente l’évaluation d’un facteur unique à partir de données réelles ETF et d’un exemple de momentum calculé à partir des prix. Il mesure les coefficients d’information de Spearman transversaux par rapport aux rendements futurs, compare les…
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 notebook sélectionne une étude de cas sur contrats à terme CME à partir de backtests de validation enregistrés, couvrant les règles de signal, l’allocation et les overlays de risque. Il compare les candidats selon les deux horizons de rendement et choisit…