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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Cette configuration définit un workflow de recherche sur une stratégie long-short de contrats à terme perpétuels crypto. Elle précise un univers de 19 actifs sélectionnés selon le volume, des décisions alignées sur les règlements du financement toutes les…
Cette démonstration décrit le fonctionnement opérationnel d’une stratégie crypto exécutée en continu et connectée à un courtier spot en USD. Elle transpose l’univers plus vaste d’une étude sur les contrats à terme perpétuels à l’ensemble plus restreint des…
Ce notebook entraîne un agent d’apprentissage par renforcement à répartir un ordre de vente fixe sur des barres horaires d’un marché de contrats à terme perpétuels crypto. Son état comprend les rendements retardés, la volatilité, le volume de l’heure…
Ce chapitre présente un cadre d’évaluation des affirmations causales dans la recherche quantitative en trading. Il commence par définir clairement le traitement, le résultat, l’estimand, le contrefactuel et l’ensemble d’ajustement, puis associe les questions…
Ce chapitre décrit un parcours de la recherche à l’exécution en réel, fondé sur une logique de stratégie utilisable en backtest, en trading en papier et en trading en réel. Il aborde les intégrations aux courtiers et aux plateformes, les cycles de…
Cette étude explique pourquoi on ne peut pas comparer la résolution des contrats événementiels sur Polymarket et Kalshi en faisant correspondre des libellés comme « résolu » ou « finalisé ». Elle décompose le processus de chaque plateforme en étapes…
Ce notebook d’évaluation filtre les caractéristiques financières et issues de modèles en fonction de leur relation avec le rendement suivant sur huit heures des contrats à terme perpétuels crypto. Il constitue l’échantillon d’évaluation à partir de fenêtres…
Le document explique pourquoi TabM est utilisé pour modéliser les données de panel du financement des contrats perpétuels : son socle neuronal partagé combine toutes les caractéristiques d’entrée, tandis que des couches non linéaires peuvent représenter les…
Ce notebook étudie des modèles de gradient boosting pour prévoir les rendements et le sens des contrats perpétuels crypto. Sa grille fait varier la capacité des arbres et la fonction de perte, notamment les objectifs d’erreur quadratique, d’erreur absolue et…
Cette étude compare le Double Deep Q-Learning aux mélanges d’experts partitionnés par K-means et aux réseaux denses à nombre de paramètres équivalent pour l’exécution d’ordres sur BTC/USDT. L’évaluation utilise des données du carnet d’ordres à cours limité…
Ce notebook estime si le score z de la prime d’un perpétuel crypto affecte les rendements ultérieurs sur huit heures lorsque trois facteurs déclarés — volatilité des prix, taux de financement et écart moyen de la prime — sont maintenus constants. Comme le…
Cette analyse exploratoire décrit les données OHLCV horaires des contrats perpétuels crypto ainsi qu’un indice de prime sur huit heures. Elle examine la couverture des symboles et des dates, l’évolution de la composition des contrats, les unités et la…
Ce notebook élabore un cadre tenant compte des unités pour estimer les coûts de trading sur les actions, les ETF, les futures, le change et les contrats perpétuels crypto. Il distingue d’abord le volume échangé des mesures d’activité qui ne peuvent pas être…
Ce notebook mesure l’effet des coûts d’exécution sur une configuration déjà sélectionnée de futures perpétuels crypto. Il maintient fixes le modèle, le checkpoint, la règle d’entrée, l’allocation et le contrôle du risque, puis relance les backtests sur une…
Ce guide associe les questions causales aux bibliothèques Python et clarifie la différence entre estimer des effets en supposant une structure causale et découvrir des structures possibles à partir des données. Il présente le double apprentissage automatique…
Ce notebook applique TabM, un ensemble neuronal à partage de poids, à un panel de caractéristiques de contrats à terme perpétuels sur cryptomonnaies. Ses membres partagent une base neuronale, mais disposent de vecteurs de mise à l’échelle et de couches de…
Ce notebook produit un rapport vérifiable sur une stratégie Bitcoin exclusivement acheteuse, avec entrées et sorties selon des seuils RSI. Il compare les résultats bruts et nets, puis mesure la performance par rapport à une référence d’achat-conservation…
Ce notebook pose une question ciblée : une représentation séquentielle apprise des caractéristiques de financement perpétuel fait-elle mieux que des résumés conçus manuellement de la prime, c’est-à-dire de l’écart entre les prix des contrats perpétuels et au…
Ce notebook transforme les classements de modèles en portefeuilles simples de contrats perpétuels crypto. À chaque horodatage de financement, une règle d’entrée sélectionne des contrats en haut ou en bas du classement et leur attribue des pondérations…
Ce notebook compare les prédictions de validation de plusieurs familles de modèles pour étudier le financement des contrats à terme perpétuels. Il explique que le coefficient d’information mesure l’association entre les rangs des prédictions et les…
Cette implémentation décrit comment construire des fenêtres de séquences par lots pour des données de panel utilisées dans des études d’apprentissage profond. Les fenêtres suivent le calendrier attendu du panel au lieu de compresser les observations de…
Ce notebook compare les contrats événementiels réglés en cryptomonnaie de Polymarket aux contrats réglementés de Kalshi, en se concentrant sur la façon dont les règles d’accès et les politiques de cotation façonnent les prix et les questions représentés par…
Ce notebook compare l’imitation du comportement à l’apprentissage par renforcement inverse (IRL) pour apprendre à partir de relevés d’exécution. Les démonstrations proviennent d’un calendrier TWAP, dont l’objectif neutre au risque est connu : répartir les…
Ce notebook examine les résultats conservés d’un audit de stratégies réelles comparant le moteur LEAN à des profils ML4T Backtest correspondants. Il identifie les charges de travail par classe d’actifs prises en charge par les entrées figées et présente des…