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 présente l’analyse en composantes principales instrumentée (IPCA) pour un panel évolutif d’actions US. L’PCA traditionnelle attribue à chaque action une charge ajustée, qui ne couvre pas naturellement les titres absents de l’échantillon…
Ce notebook synthétise les résultats de validation enregistrés pour cinq estimateurs à facteurs latents — PCA, IPCA, CAE, SDF et SAE — sur neuf études de cas. Il indique d’abord quels estimateurs ont des résultats dans chaque panel, puis identifie le…
Ce notebook applique l’analyse en composantes principales à un panel de rendements d’actions US afin de représenter les grands mouvements communs à l’aide d’un nombre réduit de facteurs. Chaque facteur correspond à une direction de variation commune, et la…
Le document décrit une étude walk-forward de réseaux neuronaux TabM qui prédisent les rendements mensuels à partir des caractéristiques des sociétés. Comme le moteur d’entraînement partagé fixe l’objectif à l’erreur quadratique pour la régression et à…
Ce notebook présente une comparaison par famille de cinq approches à facteurs latents appliquées à une étude de cas d’analyse d’options sur actions. PCA estime les mouvements communs directement à partir du panel de rendements ; IPCA associe linéairement les…
Ce notebook présente l’analyse en composantes principales instrumentale comme modèle des rendements transversaux. Au lieu d’attribuer directement des pondérations de rendement aux caractéristiques de chaque société, IPCA estime une application linéaire…
Ce carnet explique l’analyse en composantes principales instrumentée comme une méthode pour faire dépendre les expositions aux facteurs latents des caractéristiques observables des actions, plutôt que d’attribuer une exposition fixe à chaque action. Une…
Ce document présente une famille de modèles de rendement des entreprises qui suppose qu’un petit nombre de facteurs communs non observés explique une grande partie de la coupe transversale. Au lieu de prédire directement les rendements à partir de…
Le notebook présente un autoencodeur supervisé pour la modélisation des facteurs boursiers. Contrairement aux autoencodeurs non supervisés qui apprennent un goulot d’étranglement en reconstruisant la coupe transversale, ce modèle inclut aussi les rendements…
Ce notebook applique un modèle neuronal de facteur d’actualisation stochastique aux contrats à terme CME. En évaluation des actifs, un facteur d’actualisation stochastique est une variable aléatoire dont le produit par le rendement de chaque actif a la même…
Ce notebook présente un inventaire, pour plusieurs études de cas, des variables financières construites sur neuf classes d’actifs. Il compte les variables et les familles définies par leur nom dans chaque jeu de variables disponible, compare la taille des…
Cette étude de cas évalue des stratégies mensuelles long-short par déciles, construites à partir des caractéristiques d’entreprises US. Elle compare des modèles linéaires, le boosting par gradient et les approches à facteurs latents avec des retards…
Ce module orchestre l’ajustement et l’évaluation walk-forward de plusieurs modèles à facteurs latents, notamment l’analyse en composantes principales, les composantes principales instrumentées et les autoencodeurs neuronaux. Il prépare les données en panel…
Cette implémentation décrit un autoencodeur conditionnel pour l’évaluation des actifs. Un réseau bêta transforme les caractéristiques de chaque action en expositions à des facteurs latents, tandis qu’un réseau linéaire de facteurs transforme les rendements…
Ce notebook explique comment construire et examiner un panel trimestriel de données fondamentales sur les actions à partir des données SEC XBRL. Chaque observation indique à la fois la période fiscale décrite et la date de dépôt à laquelle l’information est…
Ce notebook explique comment un autoencodeur conditionnel étend un modèle de composantes principales instrumentées : un réseau neuronal associe les caractéristiques des actions aux expositions factorielles, tandis que le modèle conserve la même structure,…
Ce notebook explique l’analyse en composantes principales instrumentée (IPCA) pour un panel d’actions doté de variables de surface d’options. Contrairement à l’analyse en composantes principales classique PCA, qui estime les expositions de chaque action à…
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 évalue un facteur de momentum transversal à l’aide des coefficients d’information, des rendements par quantile, des écarts entre les extrêmes et de diagnostics de classification. Il présente le IC de Spearman comme la corrélation de rang calculée…
Ce notebook utilise l’analyse en composantes principales pour représenter les mouvements communs d’un large panel d’actions US. PCA extrait des directions qui expliquent la variation commune des rendements ; la charge de chaque action mesure son exposition à…
Ce notebook agrège les résultats de modèles linéaires, notamment OLS, Ridge, Lasso et ElasticNet, sur neuf études de cas. Il compare la configuration complète la plus performante de chaque étude sur son étiquette principale, puis examine la régularisation,…
Ce notebook explique comment un autoencodeur conditionnel étend l’analyse en composantes principales instrumentée PCA pour modéliser les rendements des ETF. Les deux méthodes relient les caractéristiques des fonds aux expositions factorielles et combinent…
Cette étude de panel d’actions US utilise un modèle linéaire pénalisé comme référence pour prévoir les rendements futurs à partir de caractéristiques observées à la clôture. Son ensemble de caractéristiques contient des mesures de momentum et de volatilité…
Ce notebook explique l’analyse en composantes principales instrumentée (IPCA), qui estime des facteurs communs tout en modélisant les expositions factorielles de chaque action comme une fonction linéaire partagée des caractéristiques de sa surface d’options…