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 ajoute un réseau convolutif temporel (TCN) à une comparaison de modèles séquentiels pour prévoir les primes de financement des contrats perpétuels de cryptomonnaies. Le remplissage causal garantit que chaque position n’utilise que les…
Ce notebook compare quatre méthodes d’extraction de passages dans un corpus de textes de déclarations d’entreprises : BM25, les plongements denses, la fusion réciproque des rangs (RRF) et un reclasseur à encodeur croisé. RRF combine des listes classées…
Ce document présente une architecture de prévision de bout en bout qui associe un panel de recherche, une prévision agrégée, un débat contradictoire et un superviseur. Le superviseur repère les désaccords, recherche des éléments permettant de les clarifier…
Cette étude évalue des signaux transversaux quotidiens sur un vaste univers d’actions US et décrit un long processus de recherche, des données disponibles à la date considérée et des variables construites jusqu’à la comparaison des modèles, la construction…
Ce module estime les paramètres de marchés crypto simulés utilisés dans des environnements d’apprentissage par renforcement. Il charge les données horaires d’un marché perpétuel pour un symbole donné, calcule les rendements logarithmiques de clôture à…
Ce notebook organise des comparaisons entre études de cas de modèles LightGBM, avec des modèles linéaires et TabM comme familles de référence lorsqu’ils sont disponibles. Il évalue les configurations selon la taille des arbres, les pertes de régression, les…
Ce document décrit un environnement Gymnasium pour entraîner un agent à liquider une position sur un horizon fixe. L’observation combine l’inventaire restant et le temps avec le spread, la profondeur du marché, la volatilité et un régime normal ou tendu. Une…
Ce notebook compare LightGBM à un MLP, à TabM et, lorsqu’il est disponible, à TabPFN pour prévoir les rendements futurs ETF à partir de caractéristiques tabulaires. Les modèles sont évalués sur les mêmes plis chronologiques walk-forward, en utilisant le…
Ce document décrit une comparaison, au stade de la validation, de règles de stop fixes et suiveurs pour des stratégies FX. Pour chaque étiquette de rendement, il sélectionne une stratégie parente dans une cohorte scellée de résultats de signaux et…
Ce notebook compare les moindres carrés ordinaires à Ridge, LASSO et Elastic Net pour prévoir les rendements futurs à 21 jours des ETF. Les modèles utilisent les mêmes plis walk-forward définis, avec une période de purge correspondant à l’horizon des…
Ce document examine le défi de découverte causale du ADIA Lab comme un problème d’inférence supervisée au sein d’une famille connue de générateurs de données synthétiques. La tâche attribue aux variables huit rôles autour d’un traitement et d’un résultat, à…
Ce module construit un ensemble moyen de prévisions à partir d’ensembles de prédictions enregistrés, en accordant une attention particulière à la reproductibilité et à la prévention des biais de sélection. Il identifie les configurations de modèles…
Ce notebook explique un modèle espace-état de tendance linéaire locale pour extraire des caractéristiques financières des niveaux de prix. L’état caché comprend un niveau de prix et sa pente ; les observations sont des cours de clôture bruités. À chaque…
Ce notebook distingue les variations continues des prix des sauts discrets dans les rendements intrajournaliers des actions. Il estime la variance réalisée quotidienne à partir des rendements logarithmiques au carré et utilise la variation bipuissance comme…
Ce notebook présente un flux de prévision en quatre phases utilisant l’orchestration Python native, CrewAI et LangGraph. Il compare la gestion de l’état, l’inspection ou la reprise après échec, les dépendances ajoutées par chaque approche et le…
Ce notebook examine la régularisation des modèles linéaires pour un univers de paires de devises dont les rendements sont liés, car chaque paire est une cotation entre des devises communes. Il distingue la colinéarité des caractéristiques, que ridge, lasso…
Ce notebook étudie si une prime extrême sur les contrats à terme perpétuels affecte les rendements ultérieurs du BTC ou le retour de la prime à la moyenne. Il définit le traitement comme un état de prime élevée et compare un résultat de marché général,…
Ce chapitre passe en revue les façons de transformer des procédures statistiques ajustées en caractéristiques pour les modèles de trading. Il couvre les diagnostics et la stationnarité, les ruptures structurelles, la différenciation fractionnaire, le…
Ce notebook construit des étiquettes de rendement futur des actions pour une stratégie qui exploite les données d’options cotées afin de classer les actions, puis de les détenir. Il crée une série de prix ajustés des opérations sur titres et identifie les…
Ce notebook formule un ordre parent comme un problème de contrôle à horizon fini. À chaque intervalle, le Q-learning tabulaire choisit un multiplicateur appliqué à une tranche de transaction fondée sur le VWAP, en fonction du temps et de l’inventaire…
Ce notebook utilise les rendements historiques des actions US pour construire un réseau de corrélations et explorer la construction de portefeuille. Il sélectionne un univers liquide à partir des données de la fenêtre d’estimation, convertit les corrélations…
Ce notebook décrit un filtrage des signaux candidats, une caractéristique à la fois, sur 20 paires de devises. Il calcule, pour chaque caractéristique, la concordance quotidienne des rangs en coupe transversale avec le rendement de la séance suivante, en…
Ce notebook présente l’analyse en composantes principales comme référence à facteurs latents non conditionnée pour prévoir les rendements boursiers dans une étude d’analyse des options. PCA utilise le panel historique des rendements pour estimer les…
Ce notebook compare une recherche exhaustive sur grille à l’échantillonneur TPE d’Optuna pour ajuster un modèle LightGBM de prévision des rendements. Il accorde d’abord aux deux méthodes le même budget d’essais sur la même grille discrète de paramètres, où…