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Bibliothèque de connaissances

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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1,447 documents

Machine Learning for Trading

Ce notebook applique l’analyse en composantes principales aux variations des taux du Trésor selon les échéances. La standardisation des variations donne la même influence à chaque échéance ; les composantes obtenues sont interprétées comme des déplacements…

Titres à revenu fixeStatistiquesGestion des risquesConstruction de portefeuille
Machine Learning for Trading

Ce notebook décrit une analyse par apprentissage automatique double de l’effet associé à une intervention de momentum FX, après ajustement pour les facteurs de confusion configurés. Des modèles auxiliaires flexibles estiment le résultat et l’intervention à…

Marché des changesMomentumApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook compare trois modèles de prévision linéaire, un encodeur Transformer et deux prévisions sans paramètre sur les rendements quotidiens SPY. Les modèles linéaires transforment une fenêtre historique en prévision sur plusieurs jours ; certaines…

ActionsApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook configure une prévision NLinear pour des paires FX. Le modèle utilise une fenêtre rétrospective fixe de valeurs consécutives et soustrait le dernier niveau observé afin d’orienter l’ajustement vers les variations sur cette période. Il définit la…

Marché des changesApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce code définit des garde-fous pour une validation croisée reproductible, le suivi de l’éligibilité et les caractéristiques temporelles propres à chaque pli. Il normalise les limites des plis, compare les plis demandés aux limites utilisées pour créer les…

StatistiquesBacktestApprentissage automatique
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente des diagnostics limités à la validation pour une étiquette de rendement d’options S&P 500 couvertes en delta sur 10 séances. Il répartit les prédicteurs financiers en groupes dépendant ou indépendants de la volatilité implicite, puis…

OptionsVolatilitéStatistiquesApprentissage automatique
Machine Learning for Trading

Ce notebook reformule la prédiction des rendements futurs 21 sur ETF séances comme une tâche binaire : les rendements positifs sont étiquetés « hausse » et tous les autres « baisse ». Il ajuste une régression logistique régularisée par L2 et L1, au moyen de…

ActionsApprentissage automatiqueStatistiquesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook teste si un LSTM peut extraire une structure temporelle des historiques de caractéristiques ETF que des modèles à caractéristiques à plat pourraient manquer. Avant l’ajustement, il vérifie la correspondance entre la population de séquences…

ActionsMomentumApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook définit des rendements futurs de clôture à clôture sur deux horizons de trading pour une coupe transversale d’ETF ; chaque horizon va d’une clôture ajustée à la clôture située un nombre fixe de séances plus tard. Il explique pourquoi les…

ActionsMomentumStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce tutoriel déduit la fraction de Kelly pour un pari binaire en maximisant la croissance logarithmique espérée du patrimoine, puis étend l’idée aux rendements continus et à un portefeuille multi-actifs. Il utilise la dérivation symbolique et des simulations…

Dimensionnement des positionsConstruction de portefeuilleGestion des risquesStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook construit plusieurs méthodes d’échantillonnage à partir d’une journée de transactions NASDAQ ITCH sur une action : barres temporelles, en ticks, en volume, en dollars, de déséquilibre et de séquence. Il compare leurs propriétés statistiques,…

ActionsMicrostructure des marchésStatistiquesExécution des ordres
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente deux dispositifs de surveillance séquentielle des erreurs de prédiction en validation pour deux configurations de modèles linéaires sur actions : un détecteur de changement de moyenne à deux fenêtres et un suivi de la fréquence des…

ActionsApprentissage automatiqueStatistiquesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook évalue quatre signaux issus de textes d’actualité : la surprise pondérée, le sentiment moyen, la dynamique du sentiment et la couverture des articles. Il utilise les rendements futurs préparés lors d’une étape antérieure de création de…

ActionsSentiment de marchéStatistiquesInvestissement factoriel
Machine Learning for Trading

Le notebook montre comment régler LightGBM pour la prévision des rendements ETF avec l’échantillonneur TPE d’Optuna. Il explore la structure des arbres, l’échantillonnage et les paramètres de régularisation, utilise l’arrêt anticipé pour choisir le nombre…

Apprentissage automatiqueBacktestStatistiquesActions
Machine Learning for Trading

Ce notebook transforme les positions institutionnelles 13F en un graphe biparti reliant institutions et actions, puis en dérive des variables pour la recherche, notamment la similarité de détention conjointe, l’étendue et la concentration de l’actionnariat,…

ActionsStatistiquesConstruction de portefeuilleApprentissage automatique
Machine Learning for Trading

Ce notebook étudie le calibrage des barres temporelles, de ticks, de volume, en dollars et de déséquilibre à partir de plusieurs séances de données de transactions détaillées par ordre NVDA. Il filtre les transactions pour ne retenir que les heures normales…

ActionsMicrostructure des marchésStatistiquesExécution des ordres
Machine Learning for Trading

Ce chapitre présente la recherche sur les stratégies comme la conception et l’évaluation d’un processus de décision exécutable, de l’idée économique initiale au dimensionnement des positions, aux contraintes, aux coûts et aux tests proches du trading en…

BacktestApprentissage automatiqueStatistiquesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook définit les étiquettes de rendements futurs pour un panel d’actions US et explique pourquoi leur construction affecte tous les modèles et backtests en aval. Il précise les fenêtres de rendement fondées sur les prix ajustés et exprimées en séances…

ActionsMomentumStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook construit des variables fondées sur des modèles pour l’étude des options S&P 500, à partir des rendements du sous-jacent. Il ajuste GJR-GARCH, qui accorde un poids supplémentaire aux chocs de rendement négatifs, ainsi qu’un modèle de volatilité…

OptionsVolatilitéStatistiquesApprentissage automatique
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique comment décomposer les rendements et le risque ETF à l’aide de CAPM et des régressions factorielles de Fama–French. Il estime les expositions sur l’échantillon complet avec des erreurs-types robustes à l’hétéroscédasticité et à…

ActionsInvestissement factorielGestion des risquesStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook audite l’ensemble complet des prévisions canoniques de validation pour une étude de paires FX. Il vérifie l’identité des modèles, la disponibilité des artefacts, l’exhaustivité, la couverture des étiquettes configurées et la conformité des…

Marché des changesApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook audite les prévisions de validation enregistrées pour une étude de paires FX. Il vérifie que le catalogue comprend la population de modèles configurée, des ensembles complets de prévisions, les artefacts disponibles et les identités de modèles…

Marché des changesApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest