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 transforme le portage des contrats à terme — l’écart de prix entre échéances proches — en variables fondées sur des modèles. Il décrit des prévisions ARIMA à un pas pour chaque produit, des mesures glissantes de la force des cycles saisonniers…
Le notebook traite chaque fenêtre de rendements comme une distribution empirique et regroupe les fenêtres selon la distance de Wasserstein unidimensionnelle. Pour des échantillons de même taille, le tri fournit l’appariement optimal des quantiles ; la…
Ce notebook transforme les rendements prospectifs des 21 jours des ETF en cible de hausse ou de baisse et évalue une régression logistique régularisée par L1 et L2 sur des segments chronologiques de validation walk-forward. Il met les variables à l’échelle à…
Ce notebook décrit l’ajustement de PatchTST aux données à la minute NASDAQ-100 pour prévoir les rendements sur plusieurs horizons futurs. Le modèle regroupe les observations consécutives en segments et leur applique un mécanisme d’attention, réduisant le…
Ce notebook présente un GAN Wasserstein inconditionnel fondé sur les signatures pour générer des séries temporelles financières. Il transforme les rendements en trajectoires augmentées, calcule des signatures de trajectoire tronquées et entraîne un…
Ce carnet illustre des contrôles de dérive des caractéristiques sur les caractéristiques de momentum et techniques des ETF ETF, dans des périodes calmes et tendues, ainsi que sur des contrats perpétuels crypto avec des données d’indice de prime, dans…
Ce notebook évalue TSMixer comme modèle séquentiel global pour un panel ETF. Le modèle partage ses paramètres entre les fonds tout en utilisant l’historique et les covariables propres à chacun ; ses couches de mélange apprennent les relations temporelles et…
Ce notebook décrit l’utilisation de TSMixer pour prédire les rendements des actions à partir de fenêtres ordonnées de caractéristiques propres à chaque action. Chaque exemple comprend 60 séances consécutives ; les fenêtres qui traversent des lacunes dans…
Ce guide organise les jeux de données US sur les actions en données de marché, fondamentaux d’entreprise, positions des investisseurs et caractéristiques des sociétés. Il répertorie les chargeurs de barres quotidiennes et intrajournalières, d’options et de…
Ce notebook transforme les prédictions de validation de plusieurs familles de modèles en portefeuilles long-short à pondération égale. Il classe les actions selon leur rendement prédit, achète les mieux classées et vend à découvert les moins bien classées,…
Ce document présente un processus par étapes pour relier aux titres les noms d’entreprises issus de déclarations, d’actualités et de données alternatives. Il distingue les identifiants d’entité, tels que CIK et LEI, des identifiants de titres, tels que FIGI,…
Ce document présente un modèle factoriel à autoencodeur supervisé pour prédire les rendements des actions dans un contexte de recherche en analyse des options sur actions. Contrairement à PCA, IPCA et à un autoencodeur conditionnel non supervisé, son…
Ce notebook étudie des modèles de prédiction linéaires pour une coupe transversale de contrats à terme CME, à partir de colonnes de caractéristiques regroupées en familles apparentées, notamment le portage, le momentum, la volatilité et des mesures de risque…
Cette analyse pédagogique compare quatre architectures de réseaux neuronaux pour une même tâche : prévoir le rendement quotidien suivant à partir d’une fenêtre récente de rendements. Un ensemble regroupé de huit fonds négociés en bourse fournit des…
Cette étude de cas ajuste des modèles linéaires pour prévoir les rendements et leur direction sur des contrats à terme perpétuels crypto. Sa matrice de caractéristiques est dominée par des variations de la prime perpétuelle, l’écart entre le prix du contrat…
Ce notebook présente un autoencodeur conditionnel pour les rendements des actions : un réseau neuronal transforme les caractéristiques des actions en expositions factorielles non linéaires, tandis qu’un autre réseau extrait des facteurs latents contemporains…
Ce notebook compare plusieurs méthodes de couverture d’un call européen vendu lorsque le rééquilibrage est discret et que les transactions entraînent des coûts proportionnels. Il définit le P&L final autofinancé, puis entraîne un modèle neuronal de…
Ce notebook compare le réglage mono-objectif des hyperparamètres à une recherche multiobjectif pour des modèles de prévision LightGBM. La référence maximise le coefficient d’information (IC) en validation. La recherche NSGA-II maximise plutôt IC tout en…
Ce chapitre synthétise neuf études de cas qui suivent des signaux d’apprentissage automatique à travers la construction de portefeuille, les coûts de trading, les dispositifs de contrôle du risque et l’évaluation hors échantillon figée. Il prend la…
Ce notebook compare trois modèles linéaires de séries temporelles, un encodeur Transformer et des prévisions sans paramètre sur les rendements quotidiens de SPY. Les approches linéaires associent une fenêtre historique à une prévision sur plusieurs jours,…
Ce notebook présente un débat de prévision en plusieurs manches entre des rôles haussier et baissier. Chaque camp défend une probabilité plus élevée ou plus faible pour un événement, prend connaissance de l’argument précédent de l’autre camp lors des manches…
Ce notebook examine si les arbres à gradient boosting peuvent détecter dans les caractéristiques de microstructure NASDAQ-100 des relations non linéaires qu’un modèle linéaire pourrait manquer. Il étudie la possibilité que le déséquilibre des flux d’ordres…
Ce notebook présente un agent de recherche de type opérateur pour faire évoluer des études de cas quantitatives. Au lieu de limiter le modèle à des actions de prévision prédéfinies, il lui fournit des outils généraux pour les fichiers, les commandes shell,…
Ce notebook réajuste la configuration sélectionnée lors des étapes de validation précédentes à partir de l’historique antérieur à -2021, puis publie des prévisions pour un holdout 2021. Il récupère la configuration choisie dans un ensemble de candidats…