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 cours explique comment les tests d’hypothèse utilisent des données d’échantillon pour évaluer des affirmations sur les valeurs d’une population. Les exemples portent notamment sur la différence entre le rendement moyen d’une action et zéro. Il distingue…
Le document passe en revue les mesures de dispersion des observations autour d’une valeur centrale. Il définit l’étendue, l’écart absolu moyen, la variance et l’écart-type, en précisant que l’écart-type s’exprime dans les mêmes unités que les observations et…
Le document compare les mesures de tendance centrale que sont la moyenne arithmétique, la moyenne arithmétique pondérée, la médiane, le mode, la moyenne géométrique et la moyenne harmonique. Il explique que la moyenne arithmétique résume les valeurs par…
Le document présente les modèles autorégressifs, qui prévoient une série temporelle à partir de ses propres valeurs retardées, et explique qu’une estimation pertinente exige la stationnarité au sens de la covariance : une moyenne finie, une variance et une…
Le document présente une méthode pour examiner un portefeuille de trading à l’aide de statistiques de performance et de graphiques de diagnostic. Il décrit des mesures courantes comme le ratio de Sharpe, le bêta de marché et le drawdown maximal, ainsi que…
Le document distingue le volume en actions du volume en dollars et explique pourquoi les données en barres peuvent indiquer des prix moyens, pondérés par le volume ou ceux de la dernière transaction. Il décrit les profils intrajournaliers courants du volume…
Le document explique comment le bêta de marché et l’exposition sectorielle peuvent faire évoluer ensemble les prévisions individuelles d’un portefeuille, réduisant le nombre de paris indépendants et, par conséquent, son potentiel ajusté du risque. Il…
Le document explique une stratégie actions acheteuse-vendeuse transversale : classer les actions à l’aide d’un modèle, acheter les titres les mieux classés et vendre à découvert les moins bien classés en équilibrant les expositions en dollars. Il présente le…
Ce cours utilise des modèles factoriels pour expliquer les rendements d’un portefeuille et quantifier son exposition aux sources systématiques de risque. Il décrit la régression des rendements actifs, mesurés par rapport à un indice de référence, sur les…
Ce cours explique comment la sélection d’un univers définit les titres accessibles à un algorithme de trading et peut influer sur le comportement et le risque de la stratégie. Il présente un filtre quotidien d’actions ordinaires classées selon leur volume…
Ce cours présente le filtre de Kalman comme une méthode d’estimation de l’état évolutif d’un système à partir d’un modèle et d’observations bruitées. Le filtre alterne entre la prédiction de l’état suivant et la mise à jour de cette estimation à l’aide de…
Ce cours explique la stationnarité, les ordres d’intégration et l’importance de ces propriétés pour l’analyse des séries temporelles financières. Un processus stationnaire possède des caractéristiques génératrices de données stables, tandis que des…
Le document explique que la corrélation de rang de Spearman mesure si deux variables évoluent dans le même ordre ou dans l’ordre inverse, y compris lorsque leur relation est monotone mais non linéaire. Il calcule la corrélation à partir des observations…
Le document présente des modèles factoriels linéaires qui expliquent les rendements d’un actif par son exposition à des séries de rendements de facteurs fondamentaux. Il décrit deux façons de rendre comparables les caractéristiques des entreprises :…
Le document explique comment répartir l’exposition entre des paris indépendants ou faiblement corrélés peut réduire la volatilité d’un portefeuille, tandis que l’ajout d’actifs très corrélés peut laisser le risque pratiquement inchangé. Il illustre d’abord…
Le document définit la corrélation comme la covariance divisée par les écarts-types de deux séries, ce qui donne une mesure comprise entre -1 et 1 et plus facile à comparer entre jeux de données. Il explique les matrices de covariance et de corrélation, avec…
Ce cours explique pourquoi la réalisation de nombreux tests statistiques augmente la probabilité de découvrir par hasard des relations apparemment significatives. Il illustre le problème en testant les corrélations de rang de Spearman par paires entre des…
Ce module présente des contrôles après entraînement pour les générateurs de séries temporelles, fondés sur l’approche d’évaluation TimeGAN. Il mesure l’utilité en entraînant un prédicteur récurrent sur des séquences synthétiques, puis en le testant sur des…
Ce notebook décrit un backtest hors échantillon d’une stratégie sélectionnée de financement perpétuel crypto. Il réutilise des prédictions générées à partir d’un historique d’entraînement qui s’arrête avant la période de réserve, puis applique la…
Ce document transforme des prédictions transversales ETF en transactions simulées. Il distingue la qualité du classement, mesurée par le coefficient d’information, de la performance réalisée de la stratégie : un portefeuille des k premiers dépend des valeurs…
Le document montre comment transformer les rapports hebdomadaires Commitment of Traders en variables de positionnement sur contrats à terme. Il explique les catégories de traders des formats « financial futures » et « disaggregated commodities », ainsi que…
Le document explique comment un facteur d’actualisation stochastique (SDF) estime un noyau de valorisation censé valoriser chaque actif, plutôt que des facteurs communs de rendement. Il décrit un entraînement adversarial : un réseau propose le facteur…
Ce notebook utilise Optuna pour optimiser XGBoost, LightGBM et CatBoost sur un jeu de données de caractéristiques d’entreprises réparti dans le temps. Pour chaque bibliothèque, la recherche traite la fonction de perte — erreur quadratique moyenne ou erreur…
Ce benchmark compare pandas et Polars sur des opérations courantes dans les pipelines de données financières, notamment les variables glissantes, les calculs par groupe, les transformations par fenêtre, le filtrage, les jointures, les lectures différées,…