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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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123 documents

MQL5 articles

Le document décrit un cadre MQL5 pour gérer des positions ouvertes liées comme un seul panier. Les positions sont regroupées à l’aide d’un identifiant dans leurs commentaires, puis analysées pour calculer le nombre de jambes, les volumes acheteur et vendeur,…

Gestion des risquesDimensionnement des positionsExécution des ordresMulti-actifs
MQL5 articles

Sergey Pankratyev décrit la conception de son robot pour l’Automated Trading Championship, qui négocie douze paires de devises au moyen d’un seul EA complexe. Il utilise l’analyse technique et les réactions du marché, avec des paramètres ajustés selon les…

Marché des changesBacktestGestion des risquesDimensionnement des positions
MQL5 articles

L’article décrit des approches martingale qui renforcent les positions perdantes, soit en augmentant la taille des trades, soit en entrant progressivement à des prix plus favorables. L’objectif est qu’un mouvement favorable ou un repli ultérieur récupère les…

Dimensionnement des positionsGestion des risquesRetour à la moyenneMarché des changes
MQL5 articles

L’article explique comment préparer le testeur visuel de stratégies de MetaTrader 4 pour des expériences de trading manuelles. Il décrit l’installation de l’expert advisor vHandsTrade et de ses fichiers associés, la compilation de l’expert advisor et…

BacktestExécution des ordresDimensionnement des positions
MQL5 articles

Cet article décrit un panneau MetaTrader qui estime comment les trades d’un fournisseur de signaux seraient ajustés au compte d’un abonné. Les utilisateurs peuvent définir le solde, la devise du compte, l’effet de levier et la charge du dépôt ; le…

Dimensionnement des positionsGestion des risquesExécution des ordres
MQL5 articles

L’article propose une équation de régression non linéaire pour prévoir les prix à partir de deux observations antérieures. Ses sept termes combinent des prix en valeur linéaire et au carré, une différence représentant le momentum, une composante sinusoïdale…

ActionsApprentissage automatiqueStatistiquesBacktest
Cours Quantopian

Ce cours explique l’effet de levier comme un emprunt destiné à accroître le capital investi dans une stratégie de trading. Il définit le ratio de levier et s’appuie sur des exemples à période unique pour montrer que les fonds empruntés peuvent amplifier les…

Gestion des risquesDimensionnement des positionsConstruction de portefeuilleActions
Cours Quantopian

Le document explique comment répartir l’exposition entre des paris indépendants ou faiblement corrélés peut réduire la volatilité d’un portefeuille, tandis que l’ajout d’actifs très corrélés peut laisser le risque pratiquement inchangé. Il illustre d’abord…

Gestion des risquesConstruction de portefeuilleDimensionnement des positionsStatistiques
Machine Learning for Trading

Ce notebook illustre, à l’aide d’exemples construits, les sorties au niveau des positions et les contrôles au niveau du portefeuille. Les règles statiques comprennent les stop-loss, les objectifs de profit et les sorties temporelles ; les règles dynamiques…

Gestion des risquesDimensionnement des positionsBacktestExécution des ordres
Machine Learning for Trading

Ce notebook étudie l’effet du dimensionnement des positions sur les backtests FX, après que le modèle a déjà sélectionné les paires de devises à négocier. Il conserve les prédictions, le mappage du signal, les coûts et les paramètres d’exécution de la…

Marché des changesDimensionnement des positionsConstruction de portefeuilleBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook applique des contrôles de risque par position aux principales combinaisons d’allocation ETF, tout en gardant fixes chaque prédiction sous-jacente, la concentration et l’allocateur. Il compare les stop-loss, les stops suiveurs et les sorties…

ActionsGestion des risquesBacktestDimensionnement des positions
Machine Learning for Trading

Ce chapitre présente la construction de portefeuille comme le processus qui transforme des prévisions de rendement, des estimations de risque et des contraintes en pondérations, en levier et en décisions de rééquilibrage. Il expose un processus de recherche…

Construction de portefeuilleGestion des risquesDimensionnement des positionsBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook explique comment évaluer les sorties au niveau des positions et les combiner avec des contrôles à l’échelle du portefeuille. Il compare les sorties fixes par stop-loss, prise de bénéfices et durée aux stops suiveurs et resserrés ; une sortie…

Gestion des risquesDimensionnement des positionsBacktestConstruction de portefeuille
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 tutoriel déduit la fraction de Kelly pour un pari binaire en maximisant la croissance logarithmique espérée du patrimoine, puis étend l’idée aux rendements continus et à un portefeuille multi-actifs. Il utilise la dérivation symbolique et des simulations…

Dimensionnement des positionsConstruction de portefeuilleGestion des risquesStatistiques
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 évalue les stop-loss, les stops suiveurs et les sorties à durée fixe sur des stratégies actions US sélectionnées. Un stop-loss réagit aux pertes depuis le prix d’entrée, un stop suiveur aux baisses depuis le sommet de la position, et une sortie…

ActionsGestion des risquesBacktestDimensionnement des positions
Machine Learning for Trading

Cette démonstration de trading en réel décrit un processus de rééquilibrage quotidien pour un univers fixe d’actions américaines à grande capitalisation US. Elle compare les positions détenues chez le courtier aux cibles du modèle, convertit les écarts en…

ActionsExécution des ordresGestion des risquesDimensionnement des positions
Machine Learning for Trading

Ce notebook transforme les rendements prospectifs des 21 jours des ETF en cible de hausse ou de baisse et évalue une régression logistique régularisée par L1 et L2 sur des segments chronologiques de validation walk-forward. Il met les variables à l’échelle à…

Apprentissage automatiqueStatistiquesDimensionnement des positionsActions
Machine Learning for Trading

Ce notebook compare différentes façons d’allouer le capital entre des positions actions US, en gardant fixes le modèle, le point de contrôle, les dates de rééquilibrage et les actions sélectionnées. Il examine les pondérations fondées sur la force des…

ActionsDimensionnement des positionsConstruction de portefeuilleGestion des risques
Machine Learning for Trading

Ce notebook compare des règles de pondération de portefeuille pour la vente de straddles sur des symboles sélectionnés du S&P 500. Il conserve les symboles choisis et fait varier l’allocation, avec une pondération égale comme référence. Les méthodes…

OptionsConstruction de portefeuilleDimensionnement des positionsBacktest
Machine Learning for Trading

Ce notebook applique une stratégie fixe fondée sur les caractéristiques des actions à une période réservée hors échantillon, à partir de prédictions et d’un allocateur de portefeuille sélectionné auparavant. Il conserve la configuration, le dimensionnement…

ActionsInvestissement factorielBacktestDimensionnement des positions