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 analyse profile un univers fixe de 100 ETF répartis en neuf groupes d’actifs. Elle vérifie la couverture par fonds et par année, confirme que le panel de prix correspond à la configuration des groupes, examine les valeurs nulles et l’ordre OHLC, et…
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…
Ce document présente le socle neuronal PatchTST pour la prévision de séries temporelles multivariées. Il divise chaque série d’entrée en patches qui se chevauchent, projette chaque patch dans un espace de caractéristiques appris, ajoute des encodages…
Ce document explique comment mesurer les rendements autour d’événements tels que le déclenchement de signaux, les annonces de résultats ou les publications macroéconomiques. Son exemple pratique utilise des cassures de momentum sur des ETF liquides. Pour…
Ce chapitre présente la construction d’études cohérentes dans le temps sur les données fondamentales et alternatives, concernant les actions, les séries macroéconomiques, les contrats à terme, les cryptomonnaies et les marchés prédictifs. Ses méthodes…
Cette configuration décrit des portefeuilles actions US long-short mensuels classés selon les caractéristiques des entreprises. Elle spécifie un univers à données complètes comportant 46 caractéristiques, des décisions en fin de mois, une exécution à la…
Ce notebook utilise l’apprentissage automatique double pour tester si l’association entre l’écart de volatilité implicite moins réalisée et les rendements futurs des actions persiste après ajustement pour les facteurs de confusion observés. Il compare…
Ce document explique comment évaluer une stratégie choisie sur les données de validation à l’aide de prévisions issues d’un échantillon de réserve distinct de 2021. L’allocation sélectionnée, la concentration, les contrôles du risque, le calendrier de…
Ce document décrit comment dériver un intervalle d’entraînement unique pour l’échantillon de réserve à partir d’une spécification de validation walk-forward existante. Il reprend les dates de réserve déclarées dans la configuration de l’étude, utilise le…
Ce notebook construit des labels de rendement futur pour des straddles courts à la monnaie sur des actions du S&P 500. Puisque le straddle nominal à 30 jours du panel quotidien représente un contrat différent à chaque séance, décaler une série de prix…
Ce notebook explique comment la recherche parmi de nombreux facteurs ou stratégies gonfle la performance apparente du meilleur candidat, même lorsque les estimations individuelles sont correctement calculées. Un ensemble simulé de facteurs aléatoires montre…
PCA avec prime de risque modifie la matrice de covariance en lui ajoutant un produit extérieur pondéré du vecteur des rendements moyens d’entraînement. Ses vecteurs propres dominants définissent des portefeuilles factoriels statiques : on retrouve PCA…
Ce guide présente les rapports publics CFTC Commitment of Traders comme source de données hebdomadaires sur le positionnement sur les contrats à terme. Il distingue le rapport Traders in Financial Futures, qui catégorise les participants tels que les…
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…
Cet article propose un graphe de protocole canonique pour les marchés événementiels à effet de levier, où plusieurs composants individuellement valides peuvent autrement créer des états financiers contradictoires. Il attribue chaque domaine — positions,…
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…
Ce notebook présente un GAN Sig-Wasserstein non conditionnel pour générer des séries temporelles financières. Il remplace un discriminateur entraîné à distinguer le réel du généré par une distance fondée sur les signatures attendues des trajectoires, des…
Ce notebook utilise les rendements quotidiens ETF pour expliquer comment les modèles GARCH captent le regroupement de la volatilité et le transforment en caractéristique calculée à chaque séance. Il commence par des diagnostics visuels et un test ARCH-LM…
Ce notebook explique comment reconstruire le carnet d’ordres à cours limité NASDAQ d’un symbole unique à partir de données message par ordre. Il traite les ajouts, exécutions, annulations, suppressions et remplacements tout en maintenant la quantité restante…
Ce module source fournit des chargeurs pour les cours des actions américaines, les indices, les options, la microstructure de marché, les fondamentaux et les positions institutionnelles. Son détail méthodologique le plus important porte sur le…
Ce notebook explique comment reconstruire un catalogue d’expériences de modèles à partir du registre d’une étude de cas et en comparer le contenu avec MLflow. Il suit les expériences depuis les exécutions d’entraînement jusqu’aux ensembles de prédictions et…
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 présente une interface OHLCV commune entre Yahoo Finance, une archive américaine d’actions à long historique et les séries macroéconomiques FRED. Il construit un univers d’ETF pour une étude de rotation ultérieure, montre comment combiner des…
Cette étude de cas construit des caractéristiques pour examiner si la variance implicite à la monnaie dépasse la variance réalisée ultérieure pour les titres du S&P 500, et si l’écart varie selon les titres. Elle combine les cotations de straddles aux prix…