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.
2,371 documents
Ce notebook présente le protocole Rademacher Anti-Serum pour tenir compte de la sélection d’un gagnant parmi une classe de stratégies testées. Il estime la complexité empirique à partir des trajectoires de performance des candidats et montre comment leur…
Ce notebook élabore une politique de sortie à deux modèles pour des contrats perpétuels crypto horaires. Un classificateur d’entrée repère les rendements futurs exceptionnellement élevés, tandis qu’un classificateur de sortie prédit si le prochain rendement…
Ce notebook synthétise les résultats de neuf études de cas de marché dans un entonnoir cumulatif de sélection des stratégies. Il teste, dans l’ordre, si un modèle présente un coefficient d’information positif, si sa configuration sélectionnée affiche un…
Ce notebook explique quand une stratégie se décrit le plus clairement par des tableaux précalculés et quand elle bénéficie d’une simulation séquentielle qui fait évoluer les positions, les exécutions, la trésorerie, les profits et pertes réalisés ou les…
Ce notebook évalue si la valeur totale verrouillée peut servir de signal de données alternatives pour les rendements de l’ether. TVL agrège la valeur en dollars des actifs crypto déposés dans des protocoles de finance décentralisée. Comme il s’agit d’un…
Ce notebook évalue une configuration d’options S&P 500 sélectionnée précédemment sur une période témoin. Il réutilise les prédictions du modèle et les paramètres de stratégie enregistrés, notamment le calendrier des signaux, l’allocation, la règle de…
Ce notebook explique comment décoder les messages binaires NASDAQ TotalView-ITCH et les stocker sous forme de données structurées pour une analyse ultérieure de la microstructure de marché. Il présente le cadrage des messages, les champs de largeur fixe, les…
Ce notebook construit un répartiteur de portefeuille qui place un réseau de sélection de variables de type Temporal Fusion Transformer avant un encodeur LSTM. Le réseau de sélection intègre séparément chaque caractéristique d’entrée et attribue aux…
Ce notebook compare pandas et Polars sur des opérations utilisées dans les pipelines de données financières, notamment les calculs glissants, les résumés OHLCV groupés, les statistiques de fenêtre, le filtrage, les jointures, les lectures différées de…
Ce notebook décrit un flux TabM pour des modèles de paires de devises. TabM applique un petit réseau neuronal à chaque ligne de décision au lieu de traiter les observations comme une séquence. Le notebook récupère la planification de l’architecture et des…
Ce notebook développe une matrice de caractéristiques financières pour une hypothèse de momentum multi-actifs sur ETF : les actifs ayant une performance relative plus forte pourraient continuer à surperformer le mois suivant. Elle combine les rendements…
Ce document présente un inventaire multi-marchés des artefacts de caractéristiques issues de modèles dans neuf études de cas. Il lit les schémas Parquet sans charger leurs lignes, exclut les colonnes d’identifiants, compte les colonnes de caractéristiques et…
Ce document explique comment construire et examiner une matrice de caractéristiques pour une hypothèse transversale de momentum et de rotation ETF. Il définit la période rétrospective et le décalage d’information de chaque caractéristique, puis construit les…
Ce document reformule la prévision d’un rendement boursier sur cinq séances en échantillonnant les données quotidiennes le vendredi. La cible reste un rendement sur cinq séances, mais sur la grille hebdomadaire, elle couvre environ une étape du modèle. Le…
Ce document décrit le réajustement, sur tout l’historique admissible antérieur à -2021, de la configuration sélectionnée lors des étapes de validation précédentes, puis la génération de prédictions pour l’échantillon témoin 2021. Il déduit l’intervalle…
Ce notebook évalue des arbres de gradient boosting sur des données d’options sur actions, où des caractéristiques telles que la volatilité implicite, le skew, la structure par terme et la prime de risque de variance traduisent les anticipations du marché. Il…
Ce notebook teste si les arbres de gradient boosting améliorent le classement transversal des paires de devises par rapport à un modèle linéaire pénalisé. L’univers FX contient des paires partageant des devises ; les observations sont donc dépendantes : un…
Ce module utilitaire prend en charge les flux d’apprentissage profond appliqués aux séries temporelles financières multi-actifs. Il résout les alias de jeux de données et charge les données de référence des études de cas, puis crée des séquences à fenêtre…
Ce notebook compare deux modèles d’embeddings à poids ouverts exécutés localement, sur des extraits de documents 10-K récents et un ensemble fixe de requêtes de recherche financière. Il crée des extraits de deux phrases, vectorise les mêmes documents et…
Ce notebook construit des caractéristiques dérivées des prix pour un large panel d’actions US, notamment le momentum, les moyennes mobiles et les mesures de volatilité. Il vise à classer les actions entre elles, à l’aide d’un filtre de négociabilité, de…
Ce notebook compare trois façons d’orchestrer un flux de prévision en quatre phases : une composition directe en Python, une version CrewAI guidée par des rôles et une version LangGraph qui délègue aux mêmes classes spécialisées que l’implémentation native.…
Ce notebook construit des caractéristiques à la minute à partir des cotations et transactions NASDAQ-100 afin d’étudier la pression sur les prix à court terme. Il considère le déséquilibre normalisé des flux d’ordres comme principal candidat de signal et…
Ce document décrit un registre qui applique les flux de trésorerie de funding aux positions sur contrats à terme perpétuels lors d’un backtest. À chaque horodatage de funding, il utilise la quantité signée de la position, le prix de référence actuel, tout…
Ce notebook évalue les sorties stop-loss, stop suiveur et à durée fixe comme surcouches de stratégies sur contrats à terme CME. Pour chaque horizon de prédiction, il applique des règles configurées au meilleur parent selon le ratio de Sharpe en validation,…