Construisez des systèmes de classement multi-facteurs : choisissez les facteurs, les pondérations, la direction et le périmètre du classement (univers / secteur / industrie), obtenez des scores centiles composites et validez-les avec la performance par quintiles.
Fonctions : rank(x), zscore(x), log(x), abs(x), min(a,b), max(a,b), pow(x,y). Champs : cap, pe, pb, ps, roe, gross, opm(net), div, eps5y, revg, beta, debtEq, curRatio, payout, shortFloat, target, perf3y, perf5y.
Entraînez un modèle de régression ridge : les caractéristiques des actions prédisent les rendements du mois suivant, validé par un échantillonnage forward hors-échantillon.
λ 1 · 60m
Chaque nœud factoriel classe les actions en scores centiles de 100 (meilleur) à 0 (pire) selon leur position ; les nœuds sont combinés par moyenne pondérée (pondérations normalisées). Le périmètre secteur/industrie classe les actions au sein de leur propre groupe — la technique neutre au secteur utilisée par les systèmes de classement institutionnels. Les actions sans donnée pour un facteur ne sont pas pénalisées (NA neutre).
Les 0 meilleures sur 0 actions par score centile composite (0–100)
| # | Ticker | Nom | Secteur | Score | Distribution | Capitalisation | Perf. 1 an | Potentiel de hausse |
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240 mois · excès vs univers à poids égal
Rang de la dernière coupe transversale face au rang moyen sur 240 mois — les grands écarts signalent des valeurs qui dérivent entre les instantanés.
Histogramme des scores composites sur l'univers