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 document présente un inventaire multi-marchés des artefacts de caractéristiques issues de modèles dans neuf études de cas. Il lit les schémas Parquet sans charger leurs lignes, exclut les colonnes d’identifiants, compte les colonnes de caractéristiques et…
Ce document explique comment construire et examiner une matrice de caractéristiques pour une hypothèse transversale de momentum et de rotation ETF. Il définit la période rétrospective et le décalage d’information de chaque caractéristique, puis construit les…
Ce document reformule la prévision d’un rendement boursier sur cinq séances en échantillonnant les données quotidiennes le vendredi. La cible reste un rendement sur cinq séances, mais sur la grille hebdomadaire, elle couvre environ une étape du modèle. Le…
Ce document décrit le réajustement, sur tout l’historique admissible antérieur à -2021, de la configuration sélectionnée lors des étapes de validation précédentes, puis la génération de prédictions pour l’échantillon témoin 2021. Il déduit l’intervalle…
Ce notebook évalue des arbres de gradient boosting sur des données d’options sur actions, où des caractéristiques telles que la volatilité implicite, le skew, la structure par terme et la prime de risque de variance traduisent les anticipations du marché. Il…
Ce notebook construit des caractéristiques dérivées des prix pour un large panel d’actions US, notamment le momentum, les moyennes mobiles et les mesures de volatilité. Il vise à classer les actions entre elles, à l’aide d’un filtre de négociabilité, de…
Ce notebook construit des caractéristiques à la minute à partir des cotations et transactions NASDAQ-100 afin d’étudier la pression sur les prix à court terme. Il considère le déséquilibre normalisé des flux d’ordres comme principal candidat de signal et…
Ce notebook sélectionne des caractéristiques financières et issues de modèles selon leur capacité à classer les actions par rendement futur. Il calcule des coefficients d’information quotidiens en coupe transversale, estime l’incertitude en tenant compte de…
Ce notebook compare trois modèles de prévision linéaire, un encodeur Transformer et deux prévisions sans paramètre sur les rendements quotidiens SPY. Les modèles linéaires transforment une fenêtre historique en prévision sur plusieurs jours ; certaines…
Ce notebook reformule la prédiction des rendements futurs 21 sur ETF séances comme une tâche binaire : les rendements positifs sont étiquetés « hausse » et tous les autres « baisse ». Il ajuste une régression logistique régularisée par L2 et L1, au moyen de…
Ce notebook teste si un LSTM peut extraire une structure temporelle des historiques de caractéristiques ETF que des modèles à caractéristiques à plat pourraient manquer. Avant l’ajustement, il vérifie la correspondance entre la population de séquences…
Ce notebook définit des rendements futurs de clôture à clôture sur deux horizons de trading pour une coupe transversale d’ETF ; chaque horizon va d’une clôture ajustée à la clôture située un nombre fixe de séances plus tard. Il explique pourquoi les…
Cette étude de cas construit des caractéristiques à la minute à partir de données de cotation et de transaction NASDAQ-100, afin d’examiner si les achats ou ventes agressifs récents prédisent une dérive des prix à court terme. Le déséquilibre du flux…
Ce notebook construit plusieurs méthodes d’échantillonnage à partir d’une journée de transactions NASDAQ ITCH sur une action : barres temporelles, en ticks, en volume, en dollars, de déséquilibre et de séquence. Il compare leurs propriétés statistiques,…
Ce notebook présente deux dispositifs de surveillance séquentielle des erreurs de prédiction en validation pour deux configurations de modèles linéaires sur actions : un détecteur de changement de moyenne à deux fenêtres et un suivi de la fréquence des…
Ce notebook évalue quatre signaux issus de textes d’actualité : la surprise pondérée, le sentiment moyen, la dynamique du sentiment et la couverture des articles. Il utilise les rendements futurs préparés lors d’une étape antérieure de création de…
Le notebook montre comment régler LightGBM pour la prévision des rendements ETF avec l’échantillonneur TPE d’Optuna. Il explore la structure des arbres, l’échantillonnage et les paramètres de régularisation, utilise l’arrêt anticipé pour choisir le nombre…
Ce notebook transforme les positions institutionnelles 13F en un graphe biparti reliant institutions et actions, puis en dérive des variables pour la recherche, notamment la similarité de détention conjointe, l’étendue et la concentration de l’actionnariat,…
Ce notebook étudie le calibrage des barres temporelles, de ticks, de volume, en dollars et de déséquilibre à partir de plusieurs séances de données de transactions détaillées par ordre NVDA. Il filtre les transactions pour ne retenir que les heures normales…
Ce notebook définit les étiquettes de rendements futurs pour un panel d’actions US et explique pourquoi leur construction affecte tous les modèles et backtests en aval. Il précise les fenêtres de rendement fondées sur les prix ajustés et exprimées en séances…
Ce notebook entraîne des réseaux neuronaux TabM pour classer des ETF à partir du même tableau plat de variables que les modèles linéaires et les modèles de boosting. Chaque membre de l’ensemble partage une architecture commune à deux couches, mais possède…
Ce notebook explique comment décomposer les rendements et le risque ETF à l’aide de CAPM et des régressions factorielles de Fama–French. Il estime les expositions sur l’échantillon complet avec des erreurs-types robustes à l’hétéroscédasticité et à…
Ce notebook adapte skip-gram Word2Vec aux participations institutionnelles en traitant chaque portefeuille 13F comme une phrase, chaque identifiant d’action comme un jeton et le rang de taille de position comme l’ordre des jetons. Les positions voisines…
Ce notebook évalue les stop-loss, les stops suiveurs et les sorties à durée fixe sur des stratégies actions US sélectionnées. Un stop-loss réagit aux pertes depuis le prix d’entrée, un stop suiveur aux baisses depuis le sommet de la position, et une sortie…