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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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97 documents

Cours Quantopian

Cette leçon présente le trading par paires comme une façon de négocier une relation économique supposée entre deux titres. Elle distingue la cointégration de la corrélation, illustre les deux notions avec des séries simulées et décrit la mise à l’épreuve…

Trading par pairesRetour à la moyenneStatistiquesActions
Cours Quantopian

Ce cours présente les modèles factoriels sous forme de régressions qui expliquent les rendements d’un actif à partir d’autres séries de rendements. Il estime le bêta d’un actif par rapport à un indice de référence à partir de rendements historiques, puis…

ActionsGestion des risquesStatistiquesConstruction de portefeuille
Cours Quantopian

Ce cours explique la stationnarité, les ordres d’intégration et l’importance de ces propriétés pour l’analyse des séries temporelles financières. Un processus stationnaire possède des caractéristiques génératrices de données stables, tandis que des…

StatistiquesTrading par pairesActionsBacktest
Machine Learning for Trading

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…

BacktestDimensionnement des positionsTrading par pairesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique dans quels cas il est plus clair de simuler une stratégie de trading barre par barre avec un état évolutif que de l’exprimer au moyen de signaux ou de pondérations précalculés. Il compare les backtests fondés sur des tableaux, rapides et…

BacktestDimensionnement des positionsTrading par pairesGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique un modèle espace-état de tendance linéaire locale pour extraire des caractéristiques financières des niveaux de prix. L’état caché comprend un niveau de prix et sa pente ; les observations sont des cours de clôture bruités. À chaque…

ActionsStatistiquesIndicateurs techniquesTrading par paires
Machine Learning for Trading

Ce notebook transforme les classements de prévisions des paires de devises en une stratégie de référence négociée. À chaque instant de décision, il forme des portefeuilles long et short de même taille à partir des paires les mieux et les moins bien classées,…

Marché des changesTrading par pairesBacktestConstruction de portefeuille
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique le filtrage de Kalman comme méthode d’extraction de caractéristiques à partir des prix financiers. Un état de tendance linéaire locale suit à la fois un niveau de prix latent et sa pente, tandis qu’un modèle d’observation tient compte…

ActionsIndicateurs techniquesStatistiquesTrading par paires
Machine Learning for Trading

Ce notebook élabore des variables nécessitant plusieurs séries d’actifs. Il compare les tests de cointégration d’Engle-Granger et de Johansen, explique pourquoi une simple coévolution n’implique pas un écart stationnaire et estime les ratios de couverture…

Multi-actifsTrading par pairesRetour à la moyenneStatistiques
arXiv papers

Cette étude de cas teste la validité statistique et la viabilité économique d’une stratégie de trading par paires fondée sur la cointégration de PepsiCo et Coca-Cola. Elle estime le comportement de retour à la moyenne de l’écart à partir de données…

ActionsTrading par pairesRetour à la moyenneBacktest
arXiv papers

Le document présente le pair trading comme une stratégie neutre au marché qui prend simultanément des positions longues et courtes sur deux actifs corrélés. Il décrit les grandes étapes : repérer des paires cointégrées, construire des signaux de trading à…

Trading par pairesRetour à la moyenneStatistiquesBacktest
arXiv papers

Cet article étend à une paire d’actions le théorème d’espérance positive robuste, initialement formulé pour une seule action. Le résultat initial porte sur la combinaison de contrôleurs linéaires à rétroaction conçus spécialement, l’un long et l’autre court,…

ActionsTrading par pairesMomentumGestion des risques
arXiv papers

Cet article formule une stratégie de trading par paires pour deux actions dont les cours suivent des mouvements browniens géométriques généraux, sans supposer que leur écart de cours revient à la moyenne. Le trader compare leur force relative, ouvre une…

ActionsTrading par pairesRetour à la moyenneGestion des risques
arXiv papers

Cet article étudie le moment de clôturer une position de trading par paires d’actions, qui consiste à détenir une action à l’achat et une autre à la vente. Il formule la décision de sortie comme un problème optimal de vente et de rachat sous contraintes de…

ActionsTrading par pairesRetour à la moyenneStatistiques
arXiv papers

L’article développe un cadre qui apprend des facteurs latents conditionnels afin d’identifier les actions liées, de détecter les erreurs de valorisation relatives et de définir une politique de trading tenant compte des coûts de transaction. Ses facteurs…

ActionsApprentissage automatiqueTrading par paires
arXiv papers

Cet article modélise l’écart de prix entre deux actifs comme un état caché suivant un processus de retour à la moyenne. Le modèle autorise des innovations de l’écart non gaussiennes et hétéroscédastiques, tout en rendant le retour à la moyenne non linéaire.…

Trading par pairesRetour à la moyenneStatistiquesArbitrage
arXiv papers

L’étude examine des American Depositary Receipts asiatiques sur des marchés dont les horaires de trading ne coïncident pas avec ceux des actions étrangères sous-jacentes. Elle décompose les rendements des ADR en composantes obtenues pendant les heures de…

ActionsRetour à la moyenneTrading par pairesBacktest
arXiv papers

Cette étude teste l’apprentissage profond par renforcement comme couche d’exécution pour le trading par paires sur des marchés de cryptomonnaies volatils. Le cadre filtre et classe d’abord les paires candidates, puis utilise un agent Proximal Policy…

CryptomonnaiesContrats à termeTrading par pairesApprentissage automatique