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 utilise un modèle de mélange gaussien pour regrouper les mois selon le comportement conjoint de neuf séries de rendements factoriels et de classes d’actifs. Il standardise les observations mensuelles, écarte les mois contenant des valeurs…
Ce notebook construit un agent de prévision qui alterne raisonnement et actions dans une boucle ReAct. Son espace d’action est volontairement restreint : l’agent peut rechercher des éléments probants ou soumettre une prévision probabiliste. Une interface…
Ce notebook examine le défi de découverte causale de ADIA Lab comme benchmark pour apprendre des motifs au sein d’une famille de simulateurs connue. La tâche fournit de nombreux jeux de données synthétiques associés à des graphes orientés acycliques connus,…
Ce notebook présente Tail-GAN, une approche antagoniste générative pour créer des scénarios de rendements financiers en ciblant la valeur à risque (VaR) et la perte attendue (ES). Le tri différentiable permet aux gradients de traverser les estimations de…
Ce notebook d’ingénierie des variables explique comment des informations plus lentes peuvent contextualiser des signaux de trading plus rapides, à l’aide de données fondamentales, macroéconomiques et calendaires. Il présente des ratios de valorisation tels…
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 chapitre présente la génération augmentée par récupération comme un moyen de rendre les modèles de langage plus utiles pour la recherche financière ouverte, où les affirmations sans fondement et les hallucinations peuvent coûter cher. Il parcourt le…
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…
Ce notebook élabore des variables nécessitant plusieurs séries d’actifs. Il compare les tests de cointégration d’Engle-Granger et de Johansen, explique pourquoi une simple coévolution n’implique pas un écart stationnaire et estime les ratios de couverture…
Ce notebook explique comment construire des étiquettes de rendement intrajournalier futur pour les actions NASDAQ-100 à partir de barres à la minute et de cotations NBBO. Il définit les rendements entre la barre suivant un signal et une échéance future…
Le document présente un processus opérationnel pour maintenir à jour les données quotidiennes de marché : charger un historique initial, récupérer un petit complément avec chevauchement, vérifier les dates manquantes et surveiller la fraîcheur des données et…
Ce notebook ajuste un transformeur par segments pour prédire une cible principale dans une étude sur les actions et les options du S&P 500. Il divise la fenêtre historique d’entrée de chaque action en segments contigus et traite chaque segment comme un jeton…
Cette analyse exploratoire caractérise les données horaires OHLCV des contrats perpétuels Binance ainsi qu’un indice de prime sur huit heures. Elle vérifie la couverture des données, l’évolution de l’univers des contrats, les unités, les valeurs manquantes…
Ce code présente une architecture d’autoencodeur supervisé pour produire des prédictions à partir de caractéristiques financières. Un encodeur compresse les entrées normalisées dans un goulot d’étranglement, tandis qu’un décodeur reconstruit les entrées…
Ce notebook présente un modèle ETF de facteur d’actualisation stochastique qui ajuste une seule série de pondérations aux rendements de plusieurs fonds. Contrairement aux modèles qui estiment séparément les expositions des fonds et les rendements des…
Ce notebook explique comment construire des caractéristiques fondées sur des modèles pour un panel d’actions US sans laisser les observations futures influencer les valeurs historiques. Sa méthode centrale est un calendrier d’estimation : les modèles…
Ce travail étudie l’investissement et la consommation à horizon infini d’un investisseur à utilité puissance sur un marché incomplet dont les possibilités dépendent d’un facteur stochastique. Il traite à la fois les facteurs à états finis et ceux modélisés…
Cet article présente une méthode de développement asymptotique pour le filtrage stochastique, destinée à approximer une distribution conditionnelle dans des contextes non linéaires. Elle transforme le problème en espace des moments par une transformée de…
Cet article s’inspire de la thermodynamique stochastique pour modéliser l’impact sur les prix et étudier les stratégies de trading aller-retour. Il traite un cycle de trading comme un processus hors équilibre, interprète l’impact comme un travail dissipé et…
Cet article étudie si des observations fonctionnelles provenant de K échantillons partagent la même distribution. Il construit une statistique de test multivariée à partir de comparaisons deux à deux selon Cramér–von Mises de fonctionnelles caractéristiques…
Le document formule le trading par paires comme un problème d’optimisation dynamique de portefeuille. L’écart entre deux titres liés suit un processus gaussien de retour à la moyenne, tandis que son taux de dérive évolue selon une chaîne de Markov à temps…