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 explique pourquoi le ratio de Sharpe observé d’une stratégie doit être corrigé lorsqu’elle a été sélectionnée parmi de nombreux essais. Il présente le ratio de Sharpe déflaté (DSR), qui compare le résultat sélectionné à une référence qui augmente…
Ce carnet présente un processus de contrôle de la qualité des données quotidiennes US sur les actions OHLCV. Les contrôles structurels portent sur les valeurs nulles, les doublons, l’ordre chronologique, la cohérence des prix, les valeurs négatives, les prix…
Ce notebook applique une stratégie sur actions et options du S&P 500, sélectionnée auparavant, aux prédictions d’une période de réserve distincte en 2021. Il conserve sans modification la configuration sélectionnée, notamment son allocateur, ses règles de…
Ce chapitre présente la gouvernance après déploiement des systèmes de trading fondés sur l’apprentissage automatique. Il distingue les défaillances techniques, où des entrées identiques produisent des sorties différentes, de la dégradation statistique, où…
Cette analyse explique comment interpréter les coefficients d’information pour un catalogue de modèles de prévision de contrats à terme CME. Elle définit l’IC de chaque date comme la corrélation de rang entre les rendements prévus et réalisés sur différents…
Ce notebook explique comment un panel macroéconomique horodaté selon la période qu’il mesure peut introduire des informations futures dans un backtest de trading. Il estime les dates de publication en ajoutant la durée de la période à la date horodatée, puis…
Ce notebook met en œuvre DeePM, une politique de portefeuille de bout en bout pour un univers diversifié de ETF. Son modèle combine des facteurs temporels, des métadonnées sur les actifs, de l’attention transversale et un a priori de graphe macroéconomique…
Ce document explique comment évaluer sur des données de holdout une stratégie actions US sélectionnée au préalable, tout en gardant sa configuration fixe. Il déduit l’ensemble correct de prévisions de holdout à partir de l’identité d’entraînement et du point…
Ce notebook mesure l’effet des coûts de trading sur des stratégies déjà sélectionnées aux étapes de signal, d’allocation et d’overlay de risque. Il fixe une configuration choisie par validation pour chaque étiquette avant de faire varier les coûts, afin que…
Le document présente une machine à états commune pour les suspensions automatisées du trading, avec des états fermé, ouvert et semi-ouvert. Elle applique ce cycle de vie à quatre conditions : le drawdown du portefeuille, la perte quotidienne, les séances…
Ce document explique pourquoi les stop-loss, les stops suiveurs et les sorties temporelles ne peuvent pas être évalués dans une étude de cas dont le backtest conserve les pondérations pendant un mois et n’observe que le rendement mensuel à terme réalisé. Ces…
Ce document décrit un processus d’évaluation de stratégies NASDAQ-100 microstructure enregistrées en backtest. Il lit les exécutions existantes au lieu d’entraîner des modèles ou de relancer les backtests, retrace les lignées de stratégies sélectionnées,…
Ce document présente une méthode par étapes pour faire correspondre aux titres les noms d’entreprises issus de données alternatives, de déclarations, d’actualités et de sources de prix. Il commence par joindre les données au moyen des identifiants…
Ce notebook examine une stratégie de change sélectionnée et sa filiation avec l’échantillon de réserve à partir d’artefacts de recherche enregistrés. Il reproduit le choix parmi un ensemble figé de candidats de validation, en classant les backtests de…
Ce document décrit des outils de comparaison de stratégies de trading enregistrées et de préparation d’évaluations structurées d’études de cas. Une méthode centrale de classement limite les séries de rendements à leurs horodatages communs exacts avant de…
Le notebook analyse la performance d’une stratégie mensuelle fixe de momentum sur ETF selon les conditions de volatilité, de tendance et de courbe des taux. Les étiquettes de régime sont conçues pour être connues avant le rendement qu’elles décrivent : la…
Ce code décrit la résolution des paramètres de backtest à partir de la configuration d’une étude de cas et la manière dont l’identité d’une exécution tient compte des changements d’univers négocié et de l’ancienneté des prédictions. Sa leçon centrale est que…
Le document décrit des méthodes de comparaison des rendements d’une stratégie à deux références externes : les rendements totaux quotidiens de SPY et les rendements du marché Fama-French, calculés en ajoutant la prime de risque du marché au taux sans risque.…
Ce notebook étudie l’effet des choix de régularisation Ridge sur le coefficient d’information d’un panel ETF et la façon dont la recherche d’hyperparamètres peut gonfler les performances publiées. Il évalue d’abord une large grille d’alpha sur des plis…
Ce notebook exécute la spécification de stratégie FX déjà sélectionnée sur les prédictions hors échantillon enregistrées. Il conserve le signal, l’allocation, les contrôles du risque, la règle de rééquilibrage, les coûts et les paramètres du compte de la…
Ce notebook explique pourquoi un ratio de Sharpe publié est une estimation incertaine, et non une mesure définitive de la qualité d’une stratégie. Il présente les intervalles de confiance et le ratio de Sharpe probabiliste, qui estime la probabilité que le…
Ce notebook compare la pondération équipondérée à deux règles d’allocation pour des stratégies fondées sur les caractéristiques d’entreprises US : la pondération par score, qui affecte davantage de capital aux prédictions de modèle les plus élevées, et la…
Ce chapitre présente des workflows agentiques pour les tâches de recherche financière où la collecte, le filtrage et la synthèse d’éléments de preuve disparates constituent le principal défi. Il les compare aux modèles classiques, efficaces sur des entrées…
Ce notebook explique comment évaluer des modèles financiers sans laisser des informations indisponibles à la date de décision s’infiltrer dans l’entraînement ou la sélection du modèle. Il distingue les ensembles d’entraînement, de validation et de réserve…