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Cet article présente un ratio prix-utilité destiné à comparer le prix de marché du Bitcoin à une mesure de son utilité fondamentale fondée sur la blockchain. Les auteurs élaborent cette mesure à partir de la théorie monétaire et de la structure comptable…
L’article aborde une limite des backtests par rejeu historique : ils ne modélisent pas la façon dont le marché pourrait réagir aux actions d’une stratégie. Il présente la simulation multi-agents comme un moyen de représenter les interactions entre des…
L’article évalue deux méthodes d’apprentissage profond par renforcement, Double Deep Q-Network et Proximal Policy Optimization, appliquées au trading. Leurs performances sont comparées à une référence d’achat-conservation à partir de données quotidiennes de…
L’approche proposée combine la prévision des taux de change et l’arbitrage statistique, en tenant compte du délai entre l’observation des prix et l’exécution des transactions. La première étape modélise la prévision des taux de change par une régression au…
ClusterLOB regroupe des événements de marché individuels issus de données marché par ordre au moyen de six caractéristiques dépendant du temps et d’un algorithme de clustering K-means++. Les groupes obtenus sont interprétés comme des participants…
Cette étude présente un cadre d’apprentissage profond fondé sur des données historiques pour le trading systématique d’options, qui intègre directement les sensibilités au risque du portefeuille dans l’entraînement. Son objectif associe une fonction de perte…
L’étude examine les jetons frauduleux sur Uniswap V2 à partir de données de transactions afin de caractériser l’activité de trading et d’identifier les fraudes présumées. Sa méthode de détection combine une heuristique de culpabilité par association et des…
Cette étude examine les autoencodeurs supervisés pour la prévision financière et leur effet sur les performances des stratégies de trading. Elle associe des représentations apprises à des caractéristiques différenciées fractionnellement et à des étiquettes à…
Le document présente le Momentum Transformer, un hybride attention et LSTM destiné au trading à partir de séries temporelles. Son mécanisme d’attention relie le modèle aux pas de temps antérieurs, tandis que plusieurs têtes d’attention peuvent représenter…
Le document décrit une stratégie de sélection d’actions fondée sur des mesures linguistiques calculées à partir des déclarations 10-K et 10-Q des entreprises. La richesse lexicale reflète la variété du vocabulaire, la densité lexicale mesure la part de…
Ce tutoriel décrit un flux visuel permettant de produire et de diffuser une analyse du marché des cryptomonnaies. Des demandes planifiées de données de marché recueillent des bougies de 15 minutes, horaires et quotidiennes ; le flux les étiquette et les…
Cette annonce de version décrit les changements apportés à MLFinLab, une boîte à outils pour développer des systèmes de trading fondés sur l’apprentissage automatique. La génération des barres renvoie désormais les horodatages comme index d’un DataFrame, ce…
L’article explique l’Online Decision Transformer (ODT), une approche qui affine un Decision Transformer par des interactions continues avec un environnement. Il examine comment le modèle de base conditionne les actions aux états et actions récents, ainsi…
Ce notebook présente un processus de surveillance d’un modèle de trading déployé, en utilisant des prédictions sur l’échantillon de réserve comme substitut hors ligne aux données en temps réel. Il valide le panel de caractéristiques entrant avant de calculer…
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Le document décrit une conception fonctionnelle du trading sur les marchés européens de l’électricité, assisté par AI. Il traite les marchés à terme, day-ahead, intrajournaliers et d’équilibrage comme des couches interconnectées, façonnées par la…