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 module d’allocation partagé transforme les prévisions transversales en pondérations de portefeuille. Il classe les actifs selon leur score pour sélectionner des positions longues ou les paniers long et short composés des actifs les mieux et les moins bien…
Ce module définit un objectif différentiable pour l’apprentissage de portefeuille de bout en bout. Il transforme des pondérations de risque limitées au niveau des actifs en expositions du portefeuille à l’aide d’un ajustement par la volatilité, calcule les…
Ce notebook établit une référence au stade du signal pour évaluer les prévisions du modèle sur les contrats à terme CME. À chaque décision hebdomadaire, il classe les produits selon leur rendement prédit, achète le groupe de tête, vend à découvert celui de…
Cette configuration définit une expérience de classement et de rééquilibrage long uniquement sur des ETF. Elle couvre un vaste univers de 100 ETF, avec des expositions aux actions, obligations, matières premières et régions ; les décisions sont mensuelles et…
Ce notebook adapte le skip-gram de Word2Vec aux portefeuilles d’actions institutionnels. Il traite le portefeuille de chaque institution comme une phrase, les identifiants d’actions comme des jetons et les positions classées selon leur valeur déclarée comme…
Ce notebook teste si le dimensionnement des positions fondé sur un modèle améliore la pondération égale dans une stratégie fondée sur les caractéristiques d’entreprises US. Il compare la pondération par score, qui alloue davantage aux titres dont les scores…
Cet outil d’analyse partagé permet de comparer les prédictions de modèles de trading au moyen des métriques du registre et de diagnostics au niveau des prédictions. Il charge des résultats précalculés de coefficients d’information, permet de filtrer par…
Ce document explique une référence de validation pour les prédictions de modèles sur les contrats à terme CME. À chaque décision hebdomadaire, les produits sont classés selon le rendement prédit ; le groupe de tête est détenu à l’achat et celui du bas à la…
Ce notebook présente un cadre d’évaluation d’un backtest d’allocation sur ETF à partir des rendements quotidiens du portefeuille et d’un indice de référence SPY assorti. Il couvre les mesures de risque et de rendement comme les ratios de Sharpe, Sortino et…
Ce notebook compare des règles de pondération de portefeuille pour une stratégie sur options S&P 500 qui vend des straddles. Il conserve les symboles sélectionnés et les autres paramètres de stratégie, tout en remplaçant la référence à pondération égale par…
Ce notebook explique la PCA à prime de risque, qui modifie la matrice de covariance des rendements en ajoutant le produit extérieur pondéré des rendements moyens de la période d’entraînement. Ses vecteurs propres principaux définissent des portefeuilles…
Cet utilitaire décrit une méthode pour expliquer les rendements d’une stratégie avec les modèles Fama-French à trois ou cinq facteurs, avec la possibilité d’inclure le momentum. Il aligne les données quotidiennes des facteurs sur les rendements de la…
Ce document décrit des utilitaires de jeux de données pour préparer des panels de séries temporelles destinés à l’entraînement de modèles et à l’inférence glissante. Le jeu d’entraînement renvoie des séquences glissantes de caractéristiques, de rendements…
Ce chapitre présente la gestion des risques comme un élément de la conception des stratégies et des opérations en trading réel. Il couvre la mesure du risque extrême avec la valeur à risque et la valeur à risque conditionnelle, l’ampleur et la récupération…
Ce notebook évalue les rendements factoriels publiés comme éléments potentiels de portefeuille. Il examine trois questions : le rendement moyen d’un facteur dépasse-t-il un seuil statistique exigeant, les facteurs se diversifient-ils mutuellement pour des…
Ce notebook compare des overlays de risque dans plusieurs backtests d’études de cas, notamment des règles de stop, de stop suiveur, de limite de perte, de déclencheur de drawdown et de ciblage de volatilité. Il charge les résultats d’overlay de chaque étude,…
Ce notebook suit des signaux de classement ETF depuis leur formation jusqu’à leur portefeuille et à un backtest simplifié. Des régressions ridge et des classifications logistiques sont entraînées par validation walk-forward, puis comparées à des…
Ce notebook montre comment utiliser un réseau de corrélations estimé sur une fenêtre donnée pour décrire un univers d’actions et construire un portefeuille diversifié par réseau. Il sélectionne les symboles liquides à partir des seules données disponibles…
Ce notebook construit un allocateur LSTM qui transforme directement des séquences de rendements ETF et des variables de volatilité glissante en pondérations de portefeuille exclusivement acheteuses. Une sortie softmax maintient des pondérations non négatives…
Ce notebook compare PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib et skfolio en ajustant des allocateurs de portefeuille sur un panel commun de rendements ETF, puis en évaluant leurs pondérations figées sur des observations ultérieures. Il couvre les allocations…
Le document présente les facteurs latents comme des moteurs communs des rendements, inférés à partir des co-mouvements entre contrats à terme plutôt que fournis comme prédicteurs nommés. Il compare deux approches ajustées au sein de chaque pli…
Ce notebook applique une stratégie mensuelle de momentum ETF et de régime de courbe des taux de deux façons : par calcul vectorisé des rendements et par simulation séquentielle d’un compte. Les deux approches utilisent les mêmes pondérations cibles, actifs,…
Ce document décrit l’architecture d’un réseau neuronal de décision qui transforme des séries temporelles par actif et leur contexte en pondérations de risque de portefeuille bornées. Son architecture de base, appliquée à chaque actif, associe des…
Ce notebook compare des méthodes de dimensionnement de portefeuille pour les configurations de signaux actions S&P 500. Il sélectionne d’abord, pour chaque configuration, le point de contrôle le plus performant couvrant toutes les observations prévues selon…