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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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474 documents

MQL5 articles

Cet article présente les distributions de probabilité comme des modèles de variables aléatoires et décrit des distinctions telles que discret ou continu, symétrie, position et modalité. Il présente des façons courantes de représenter une distribution,…

StatistiquesMicrostructure des marchés
Cours Quantopian

Le cours décrit l’effet des coûts de transaction sur les performances d’une stratégie et la manière dont les équipes de trading institutionnelles évaluent l’exécution. Il distingue les commissions et frais explicites des coûts indirects, comme le spread et…

Exécution des ordresMicrostructure des marchésActionsGestion des risques
Cours Quantopian

Le document distingue le volume en actions du volume en dollars et explique pourquoi les données en barres peuvent indiquer des prix moyens, pondérés par le volume ou ceux de la dernière transaction. Il décrit les profils intrajournaliers courants du volume…

ActionsExécution des ordresMicrostructure des marchésBacktest
Machine Learning for Trading

Ce benchmark compare pandas et Polars sur des opérations courantes dans les pipelines de données financières, notamment les variables glissantes, les calculs par groupe, les transformations par fenêtre, le filtrage, les jointures, les lectures différées,…

BacktestApprentissage automatiqueStatistiquesMicrostructure des marchés
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique comment appliquer quatre modèles d’impact de marché dans un backtest : sans impact, impact linéaire, impact en racine carrée et loi de puissance configurable. Chaque modèle estime une variation de prix signée par action selon le sens de…

Exécution des ordresMicrostructure des marchésBacktestGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook décrit la reconstitution du carnet d’ordres à cours limité de NASDAQ pour un seul symbole et une seule journée, à partir des données ITCH organisées par message et par ordre. Il traite les messages d’ajout, d’exécution, d’annulation, de…

ActionsMicrostructure des marchésExécution des ordresStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook applique une configuration de trading NASDAQ-100 préalablement sélectionnée aux prédictions d’une fenêtre de test intacte. La stratégie, la concentration du portefeuille, la méthode d’allocation, le calendrier de rééquilibrage, le dispositif de…

BacktestActionsMicrostructure des marchésMarchés américains
Machine Learning for Trading

Cette analyse compare des modèles prédictifs qui classent les actions NASDAQ-100 selon leur rendement sur les 15 prochaines minutes à partir de caractéristiques intrajournalières de microstructure telles que les spreads, le déséquilibre de profondeur, le…

ActionsMicrostructure des marchésApprentissage automatiqueStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook analyse des carnets d’ordres à cours limité NASDAQ reconstruits pour décrire les spreads intrajournaliers et la profondeur au meilleur prix, puis examiner si le déséquilibre des flux d’ordres est associé aux rendements ultérieurs par tranche. Il…

Microstructure des marchésActionsStatistiquesExécution des ordres
Machine Learning for Trading

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…

Microstructure des marchésActionsExécution des ordres
Machine Learning for Trading

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…

ActionsMicrostructure des marchésExécution des ordresIndicateurs techniques
Machine Learning for Trading

Ce guide explique comment convertir des données horaires de contrats à terme continus en barres quotidiennes alignées sur les séances de trading CME. Comme une séance se termine à 4 PM, heure du Centre, les barres du dimanche soir appartiennent à la séance…

Contrats à termeMatières premièresMicrostructure des marchésBacktest
Machine Learning for Trading

Cette étude de cas construit des caractéristiques à la minute à partir de données de cotation et de transaction NASDAQ-100, afin d’examiner si les achats ou ventes agressifs récents prédisent une dérive des prix à court terme. Le déséquilibre du flux…

ActionsMicrostructure des marchésMomentumIndicateurs techniques
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 chapitre traite les coûts de transaction comme une contrainte à toutes les étapes de la recherche et du déploiement d’une stratégie, de l’évaluation des facteurs et du backtesting à la construction du portefeuille, à la surveillance des risques et au…

Exécution des ordresMicrostructure des marchésBacktestGestion des risques
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 notebook présente un processus opérationnel pour connecter une stratégie partagée de backtest et de trading en réel à une session de trading en papier Interactive Brokers. Il vérifie l’identité et l’état du compte, demande des barres historiques pour…

ActionsMomentumExécution des ordresGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook montre comment des coûts d’exécution explicites peuvent réduire les rendements bruts d’une stratégie intrajournalière hypothétique. Il ancre le spread de franchissement sur le spread coté médian pondéré par le volume des composantes du…

ActionsExécution des ordresMicrostructure des marchésGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook présente un système de questions-réponses sur un graphe Neo4j de participations institutionnelles 13F. Il oriente chaque question vers l’un de trois modèles Cypher rédigés à la main, au lieu de générer une requête à partir de la question, et…

ActionsGestion des risquesMicrostructure des marchés
Machine Learning for Trading

Ce module décrit des contrôles visant à vérifier que les entrées de prédiction et de backtest couvrent les séances et les segments définis par une étude. Les contrôles relatifs comparent les modèles candidats entre eux et peuvent donc manquer une défaillance…

BacktestGestion des risquesStatistiquesMicrostructure des marchés
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique comment interpréter les contrats Kalshi sur le taux des fonds fédéraux et préparer leurs prix pour la recherche quantitative. Le prix d’un contrat binaire représente une probabilité implicite d’événement, mais le flux contient la…

Titres à revenu fixeStatistiquesMicrostructure des marchésArbitrage
Machine Learning for Trading

Ce guide organise les jeux de données US sur les actions en données de marché, fondamentaux d’entreprise, positions des investisseurs et caractéristiques des sociétés. Il répertorie les chargeurs de barres quotidiennes et intrajournalières, d’options et de…

ActionsMarchés américainsMicrostructure des marchésOptions