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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Le document présente Slippage-at-Risk (SaR), un cadre d’estimation du risque d’exécution des liquidations à partir des carnets d’ordres actuels des contrats à terme perpétuels. Il définit trois mesures liées : un quantile de slippage transversal, le slippage…
Ce document décrit une méthode non supervisée pour repérer les événements présumés de pump and dump parmi les jetons négociés sur Poloniex. Elle combine des seuils de prix et de volume avec des moyennes mobiles à pondération exponentielle et des mesures de…
L’article présente QTMRL, un agent d’apprentissage par renforcement conçu pour prendre des décisions de trading sur actions à l’aide d’indicateurs techniques. Le jeu de données d’entrée combine les cours et volumes quotidiens d’actions représentatives du S&P…
L’étude propose un cadre de trading automatisé à haute fréquence sur le Bitcoin, associant un modèle de prix à mémoire à long et court terme (LSTM) à l’optimisation de politique proximale (PPO). Les prix constituent les états de l’agent, les transactions ses…
Le document retrace l’évolution de la conception des marchés au rythme des progrès technologiques et de l’évolution des participants. Il passe de la négociation à la criée aux carnets d’ordres électroniques et au trading à haute fréquence, puis examine les…
L’article présente les processus gaussiens (GP) et l’optimisation bayésienne. Il explique comment la régression GP contribue à l’apprentissage automatique bayésien et comment choisir ses hyperparamètres. L’optimisation bayésienne utilise un modèle…
Cet article traite de la valorisation des options américaines et asiatiques sur les marchés des dérivés de change, où les banques utilisent des modèles complexes et où des modèles différents peuvent produire des prix incohérents pour un même contrat…
Cet article formule un problème d’investissement optimal pour un investisseur ayant une aversion relative au risque constante, dans un marché incomplet en temps continu. Les prix des actifs suivent des processus d’Itô et les stratégies de trading doivent…
Cet article réexamine un modèle fondé sur des agents conçu pour expliquer pourquoi l’impact sur les prix des méta-ordres importants augmente approximativement comme la racine carrée du volume négocié. Le modèle suppose qu’une grande partie de la liquidité du…
Cette étude examine si les archives publiques des contrats à terme perpétuels Binance BTCUSDT permettent une recherche factorielle valide en respectant l’information disponible à chaque instant. Elle distingue les heures de l’événement, de publication et de…
Cette étude cherche à déterminer quand suivre les textes de marché et quand prendre la position inverse. Elle distingue les déclarations institutionnelles (Say), leur répétition par les médias (Echo) et le positionnement institutionnel révélé (Do). Un modèle…
L’étude examine les contrats à terme liquides sur matières premières négociés sur les marchés chinois avant et après le début du Covid-19. Elle compare les moments empiriques des rendements et la cointégration entre produits, notamment en raison de la…
Cette étude modélise la volatilité des rendements du Bitcoin à la minute à l’aide de méthodes d’hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée. Elle associe les rendements et la volatilité historiques, représentés par des variantes de la…
L’étude compare le Bitcoin, l’or et le S&P 500 à partir des cours de clôture quotidiens, hebdomadaires et mensuels et des rendements logarithmiques, de septembre 2014 à janvier 2021. Elle distingue la volatilité, mesurée par l’écart-type, de la…
L’article associe l’analyse empirique du carnet d’ordres consolidé des contrats à terme sur l’indice RTS à un modèle multi-agents de Poisson. Le modèle représente des groupes d’agents qui soumettent des ordres ; les chercheurs font varier les paramètres des…
L’article propose un processus de sélection de stratégies appelé DNN-forwardtesting. Au lieu de choisir une stratégie de trading uniquement d’après ses résultats sur les prix historiques, il prévoit d’abord une trajectoire de prix future possible à l’aide…
Cette étude s’appuie sur une expérience en laboratoire sur le terrain pour examiner comment les gens estiment si les marchés financiers vont monter ou baisser. Des volontaires reçoivent des informations financières contrôlées, fondées sur des données réelles…
L’article examine comment les systèmes de tendance opérant sur différents horizons contribuent aux rendements des conseillers en trading de matières premières (CTA). Il propose un modèle graphique bayésien pour décomposer dynamiquement les rendements en…
L’étude présente une méthode non supervisée d’analyse des sauts de prix des actions au moyen de représentations construites à partir de coefficients d’ondelettes. Elle vise à distinguer les profils de saut associés à la dynamique interne du système de ceux…
Cette étude examine les données transaction par transaction et les cotations des actions des places de Paris, Londres et Francfort sur une période de cinq ans. Elle élabore un algorithme pour synchroniser ces deux sources et évalue l’effet des choix de…
Cette étude compare les queues des rendements quotidiens du Bitcoin et de l’Ethereum. Elle utilise des estimations à sept paramètres issues de recherches antérieures fondées sur la loi Generalized Tempered Stable, puis examine des graphiques…
L’article présente les réseaux Deep Momentum, qui combinent apprentissage profond et cadre de mise à l’échelle de la volatilité utilisé pour le momentum des séries temporelles. Un réseau neuronal apprend simultanément les estimations de tendance et la taille…
Cette étude examine les caractéristiques du trading à haute fréquence du Bitcoin et de l’Ether après la période COVID. Elle analyse les rendements, le nombre moyen de transactions par unité de temps et le volume échangé au moyen de l’analyse multifractale…
Cette étude examine si le moment et le sujet des discussions sur les cryptomonnaies dans les médias sociaux sont liés au comportement ultérieur des prix. Elle applique une modélisation dynamique des thèmes aux échanges dans des communautés en ligne, puis…