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 comment les limites de participation au volume plafonnent la part du volume de marché qu’un ordre peut consommer à chaque intervalle. Lorsqu’un ordre parent dépasse le montant autorisé, le courtier en exécute une partie et reporte le…
Ce chapitre présente les arbres de gradient boosting et explique comment ils s’appuient sur les arbres de décision et les forêts aléatoires pour les prévisions financières sur données tabulaires. Le boosting ajoute des apprenants successifs pour corriger les…
Ce document décrit un jeu de données mensuel sur les actions US, conçu pour la recherche en apprentissage automatique sur la valorisation des actifs. Il comprend 94 caractéristiques d’entreprises transformées par rang, notamment des mesures comptables et des…
Ce notebook étudie comment l’impact de marché modifie les résultats de backtest d’une stratégie de momentum sur des actions de liquidité différente. Il maintient constants la taille des ordres et la stratégie, estime la liquidité et la volatilité sur une…
Ce notebook présente un panel publié pour la recherche en apprentissage automatique sur les actions US. Il contient des observations mensuelles avec 46 caractéristiques d’entreprises et les rendements excédentaires du mois suivant, sur plusieurs décennies.…
Ce chapitre explique comment créer et utiliser des graphes de connaissances financières lorsque les questions dépendent de relations telles que la propriété, les chaînes d’approvisionnement ou la contagion. Il traite de l’identité des entités, des schémas de…
Ce notebook compare deux architectures Transformer pour prévoir les rendements des ETF sur 21 jours à partir de huit caractéristiques de momentum rétrospectif. PatchTST regroupe les jours consécutifs en segments, ce qui réduit le nombre de jetons d’attention…
Ce notebook analyse un portefeuille d’ETF actions à l’aide de régressions CAPM CAPM et de facteurs Fama-French, puis étend l’analyse aux expositions glissantes, à l’attribution des rendements et à la dépendance résiduelle. Il utilise des rendements…
Cette démonstration exécute une stratégie de croisement de deux moyennes mobiles dans un moteur de backtest historique et dans un moteur en réel qui rejoue les mêmes barres quotidiennes ETF. La stratégie, les entrées, les paramètres et la convention…
Ce notebook présente un modèle de facteur d’actualisation stochastique (SDF) pour valoriser la coupe transversale des rendements des entreprises US. Il apprend des pondérations qui rendent les rendements actualisés des actifs conformes aux conditions de…
Ce document décrit une étude d’ablation visant à déterminer si des embeddings de graphe appris améliorent les prévisions de rendements boursiers au-delà des caractéristiques tabulaires classiques. Il construit un réseau à partir des corrélations historiques…
Ce notebook compare le bagging par Random Forest à XGBoost, LightGBM et CatBoost pour prédire les rendements boursiers à partir de caractéristiques d’entreprises anonymisées. Il utilise des découpages chronologiques prédéfinis en ensembles d’entraînement, de…
Ce notebook construit un assistant de recherche avec génération augmentée par la recherche d’information à partir d’extraits de déclarations US 10-K d’entreprises. Il charge les déclarations, découpe le texte en fenêtres de phrases, transforme les segments…
Ce notebook utilise des caractéristiques ETF et des rendements futurs pour illustrer l’inférence classique par moindres carrés ordinaires avant de passer aux méthodes axées sur la prévision. Il examine les tests de coefficients et les erreurs types, puis…
Cette étude examine si le mauvais ajustement d’un modèle linéaire aux rendements mensuels des actions US vient de son objectif d’erreur quadratique. Elle maintient fixes la cible de rendements futurs non winsorisée, les caractéristiques et les plis…
Cette référence décrit deux sources publiques de déclarations SEC pour étudier les positions sur actions et l’activité des initiés. Les rapports trimestriels 13F fournissent les positions institutionnelles, soit pour un ensemble sélectionné de gestionnaires,…
Ce document compare quatre sources de données de marché sur actions pour étudier les transactions, les cotations et les carnets d’ordres à cours limité : AlgoSeek TAQ, Databento market by order, NASDAQ ITCH et IEX HIST. Il explique la granularité et la…
Ce document décrit un modèle séquentiel LSTM pour une étude sur les options du S&P 500. Contrairement aux modèles en coupe transversale qui s’appuient sur des caractéristiques conçues pour résumer l’historique d’un symbole, le LSTM reçoit des fenêtres…
Ce notebook montre comment tester si quatre stratégies de portefeuille géré apportent un pouvoir explicatif supplémentaire pour les rendements de SPY, après contrôle des mouvements généraux captés par dix composantes principales. Les portefeuilles candidats…
Le document explique l’analyse en composantes principales instrumentée pour modéliser les rendements des ETF. Contrairement à l’PCA ordinaire, qui attribue à chaque fonds des expositions factorielles fixes, la méthode IPCA exprime les expositions de chaque…
Ce notebook explique un modèle pédagogique d’espace d’état sélectif fondé sur Mamba et l’évalue pour la prévision des rendements de ETF. Contrairement à un modèle d’espace d’état à paramètres fixes, il déduit le terme entrée-vers-état, le terme…
Ce notebook construit un pipeline de recherche documentaire sur des extraits de déclarations réglementaires 10-K d’entreprises. Il charge un ensemble stable de déclarations, divise le texte en fenêtres de phrases, crée des représentations vectorielles…
Cette note de configuration explique pourquoi une régression logistique à trois classes pénalisée par L1 utilise SAGA avec une tolérance explicitement resserrée. Elle compare SAGA à liblinear sur un panel de prédiction de microstructure du Nasdaq 100, et…
Ce notebook présente les signatures de chemins comme des caractéristiques de longueur fixe qui préservent l’ordre et la géométrie conjointe des observations dans une fenêtre de série temporelle. Le premier niveau enregistre la variation totale de chaque…