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QC-Py-Cloud-07 — Temporal CNN Direction Prediction

Module : Hands-On AI Trading, Ch.6 — Applied Machine Learning, Example 14

Objectif : Utiliser un reseau de neurones convolutif temporel (Temporal CNN) pour predire la direction future des prix (hausse/baisse/stationnaire) sur les actions de l’univers QQQ.

Approche cloud-native : L’algorithme est execute sur QuantConnect Cloud. Les résultats sont presentes ci-dessous.

Note de conception : Ce notebook est un descriptif pedagogique. Le code executable se trouve dans le projet QuantConnect Cloud correspondant (voir le lien dans le notebook). L’absence d’outputs est intentionnelle.

1. Concept : Temporal CNN pour la prediction de direction

Le Temporal CNN utilise des couches de convolution 1D (Conv1D) pour extraire des caractéristiques temporelles a partir de données OHLCV historiques. Contrairement aux modèles de series temporelles classiques (ARIMA, HMM), le CNN apprend automatiquement les motifs pertinents.

Architecture du modèle

Input: (15 timesteps, 5 features) [OHLCV]
  |
Conv1D(30 filters, kernel=4, relu)  -- extraction de caractéristiques
  |
Split en 3 regions temporelles :  |  court terme  |  moyen terme  |  long terme  |
  |                                |               |               |
Conv1D(1 filter, kernel=1, relu)   |  Conv1D(...)  |  Conv1D(...)  |
  |                                                                    |
Concatenate + Flatten                                                 |
  |
Dense(3, softmax)  -->  [P(hausse), P(baisse), P(stationnaire)]

Decisions de conception

  1. Split temporel : La sortie du Conv1D est divisee en 3 regions (court/moyen/long terme), chacune traitee par un Conv1D(1,1). Cela force le modèle a apprendre des motifs a différentes echelles temporelles.

  2. Classification 3 classes : Au lieu de predire un prix continu, le modèle classe la direction (UP/DOWN/STATIONARY). C’est plus robuste que la regression car il n’a pas besoin de predire l’amplitude exacte.

  3. Entrainement hebdomadaire : Le modèle est reentraine chaque semaine avec les 500 dernières barres quotidiennes. Cela permet au modèle de s’adapter aux changements de regime.

Exercice 1 : Definition des labels de direction

Le Temporal CNN predit 3 classes : hausse (UP), baisse (DOWN), stationnaire (STATIONARY). Le label depend du rendement sur les 5 jours suivants.

Objectif : Implementez direction_label(future_return, threshold=0.0001) qui retourne 0 (DOWN), 1 (STATIONARY) ou 2 (UP). Testez avec différents rendements et seuils.

Indices : - Indice : Si |return| < threshold, c’est STATIONARY. Sinon UP si > 0, DOWN si < 0. - Indice : Le seuil de 0.01% est très faible, la plupart des jours seront UP ou DOWN.

# Exercice 2 : Definition des labels de direction
# TODO etudiant : implementer direction_label(future_return, threshold)
# Indice : DOWN=0, STATIONARY=1, UP=2 selon le seuil

def direction_label(future_return, threshold=0.0001):
    # TODO etudiant : classifier le rendement
    return None  # TODO etudiant : retourner 0, 1 ou 2

test_returns = [0.005, -0.003, 0.00005, -0.00005, 0.02, -0.01]
result_labels = None  # TODO etudiant : calculer les labels
print("Exercice a completer : labels de direction")

Exercice 2 : Preparation des données OHLCV pour un CNN

Le Temporal CNN prend en entree des données OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) sur 15 jours. Les données doivent etre normalisees avant d’etre presentees au modèle.

Objectif : Implementez normalize_ohlcv(ohlcv_window) qui normalise chaque feature par le prix de cloture du premier jour de la fenêtre. Verifiez que les valeurs sont dans une plage raisonnable.

Indices : - Indice : Normaliser par le close du jour 0 : feature / close[0]. - Indice : Le volume peut etre normalise par la moyenne du volume sur la fenêtre.

# Exercice 1 : Preparation des donnees OHLCV pour un CNN
# TODO etudiant : implementer normalize_ohlcv(ohlcv_window)
# Indice : normaliser par close[0] pour les prix, mean(volume) pour le volume

import numpy as np

def normalize_ohlcv(ohlcv_window):
    # ohlcv_window : array (15, 5) [O, H, L, C, V]
    # TODO etudiant : normaliser les prix par close[0]
    # TODO etudiant : normaliser le volume par mean(volume)
    return None  # TODO etudiant : retourner les donnees normalisees

# Donnees simulees
np.random.seed(42)
close = 100 + np.cumsum(np.random.randn(15) * 0.5)
sim_ohlcv = np.column_stack([
    close + np.random.randn(15) * 0.2,  # Open
    close + np.abs(np.random.randn(15)) * 0.5,  # High
    close - np.abs(np.random.randn(15)) * 0.5,  # Low
    close,  # Close
    np.random.randint(1000000, 5000000, 15),  # Volume
])
result_norm = None  # TODO etudiant : normaliser les donnees
print("Exercice a completer : normalisation OHLCV")

2. Paramètres de la stratégie

Paramètre Valeur Justification
training_samples 500 barres Environ 2 ans de données quotidiennes
universe_size 3 actions Top 3 ponderations du QQQ
Confidence threshold 55% Seuil minimum pour trader
n_tsteps 15 jours Fenêtre d’entree du CNN
Rolling avg window 5 jours Fenêtre de calcul du label (direction)
Stationary threshold 0.01% Seuil pour classifier un mouvement comme stationnaire
Epochs 20 Cycles d’entrainement par retrain
Rebalance Hebdomadaire Retrain + prediction chaque lundi

3. Résultats QC Cloud

Projet QC Cloud : 29816576 (HandsOn-Ex14-Temporal-CNN) Periode : 2018-12-31 au 2024-01-01 (5 ans) Capital initial : $100,000

Résultat principal (Ex14-Temporal-CNN-v1)

Metrique Valeur
Sharpe Ratio 0.734
CAGR 20.51%
Max Drawdown 21.6%
Net Profit +154.1%
Total Trades 594
Win Rate 1.29
Loss Rate -1.22
Alpha 0.11
Beta 0.264
PSR 28.701
Sortino Ratio N/A
Treynor Ratio 0.517

4. Analyse des performances

4.1 Le meilleur Sharpe du catalogue

Avec un Sharpe de 0.734, le Temporal CNN est la meilleure stratégie du catalogue Cloud, devant le Sector Rotation (0.614) et le Risk Parity Composite (0.558). Le CAGR de 20.51% est impressionnant, avec un MaxDD de seulement 21.6%.

4.2 Alpha significatif

L’alpha de 0.11 (11% annualise) est le plus eleve de toutes les stratégies. Combine avec un beta de seulement 0.264, cela signifie que la stratégie genere des rendements independants du mouvement du marche. C’est la marque d’un veritable edge predictif.

4.3 Probabilistic Sharpe Ratio (PSR) eleve

Le PSR de 28.7 est exceptionnellement eleve. Le PSR mesure la probabilite que le Sharpe observe soit superieur a un benchmark (généralement 0). Un PSR > 2.0 est considere comme significatif. A 28.7, il n’y a pratiquement aucun doute que la performance n’est pas due au hasard.

4.4 Caveats

Malgre les metriques impressionnantes, plusieurs reserves s’appliquent :

  • Univers restreint : 3 actions seulement (top QQQ). La stratégie est concentree sur un petit nombre de positions.
  • Entrainement inline : Le CNN est entraine directement dans l’algorithme QC (TensorFlow/Keras). Les performances dependent de la qualite de l’entrainement sur un nombre limite d’epochs (20) et de données (500 barres).
  • Pas de validation croise : Pas de split train/test ou de walk-forward explicite dans l’algorithme. Le reentrainement hebdomadaire sur les 500 dernières barres est une forme implicite de validation, mais pas une garantie.
  • Surapprentissage potentiel : Un CNN avec 30 filtres Conv1D sur 500 echantillons peut surapprendre, surtout avec 20 epochs sans early stopping.

5. Comparaison avec les autres stratégies Cloud

Stratégie Sharpe CAGR MaxDD Edge
Risk Parity v4 (Cloud-01) 0.278 6.17% 20.4% Allocation diversifiee
Sector Rotation v3 (Cloud-02) 0.614 10.76% 15.5% Trend following multi-asset
Dual Momentum v2 (Cloud-03) 0.392 8.79% 23.6% Momentum + univers diversifie
Mean Reversion v2 (Cloud-04) 0.307 5.89% 14.6% RSI + regime filter
PCA Stat Arb (Cloud-06) 0.399 12.65% 31.8% PCA + OLS residuals
Temporal CNN (Cloud-07) 0.734 20.51% 21.6% Conv1D direction prediction

Observations

  1. Le Temporal CNN domine : Meilleur Sharpe (0.734), meilleur CAGR (20.51%), avec un MaxDD raisonnable (21.6%). La stratégie combine le meilleur des deux mondes : rendement eleve et risque contrôle.

  2. L’edge du deep learning : Contrairement aux stratégies basees sur des indicateurs techniques (RSI, SMA, MACD), le Temporal CNN apprend ses propres caractéristiques a partir des données brutes. C’est un avantage quand les motifs de marche changent au fil du temps.

  3. Beta faible (0.264) : La stratégie est largement decorrelee du marche. Le rendement ne depend pas de la direction générale du marche mais de la capacite predictive du modèle.

  4. Reserve : Le univers restreint (3 actions) et l’absence de validation croisee formelle rendent ce résultat preliminaire. Une validation walk-forward multi-seed serait necessaire pour confirmer.

6. Lecons principales

6.1 Le deep learning bat les indicateurs techniques

Le Temporal CNN (Sharpe 0.734) surpasse toutes les stratégies basees sur des indicateurs techniques. La capacity du CNN a extraire des motifs non lineaires a partir des données brutes est un avantage decisif par rapport aux indicateurs fixes.

6.2 La classification bat la regression

Predire la direction (3 classes) plutot que le prix exact est plus robuste. Le modèle n’a pas besoin de predire l’amplitude du mouvement, seulement sa direction. Cela reduit le bruit dans les signaux.

6.3 Le reentrainement est essentiel

Le modèle est reentraine chaque semaine. Sans reentrainement, les performances se degraderaient rapidement car les motifs de marche evoluent. Le reentrainement hebdomadaire est un compromis entre la fraicheur du modèle et le cout computationnel.

6.4 La confiance filtre le bruit

Le seuil de confiance a 55% elimine les predictions incertaines. Un modèle qui ne trade que lorsqu’il est confiant reduit le nombre de trades mais ameliore la qualite moyenne.

Exercice 3 : Probabilistic Sharpe Ratio (PSR)

Le Temporal CNN a un PSR de 28.7, ce qui est exceptionnellement eleve. Le PSR mesure la probabilite que le Sharpe observe soit reellement superieur a un benchmark.

Objectif : Implementez probabilistic_sharpe_ratio(sharpe, n_observations) en utilisant la formule de Bailey & Lopez de Prado. Testez avec les Sharpe des stratégies cloud.

Indices : - Indice : PSR suit une distribution normale : z = (sharpe - benchmark) / SE. - Indice : Un PSR > 2.0 est considere comme statistiquement significatif.

# Exercice 3 : Probabilistic Sharpe Ratio (PSR)
# TODO etudiant : implementer probabilistic_sharpe_ratio(sharpe, n_obs)
# Indice : PSR = Phi(z) ou z = (sharpe - benchmark) / SE

import numpy as np
from scipy import stats

def probabilistic_sharpe_ratio(sharpe, n_observations, skewness=0, kurtosis=3, benchmark=0):
    # TODO etudiant : calculer SE du Sharpe
    # TODO etudiant : calculer z et PSR via stats.norm.cdf
    return None  # TODO etudiant : retourner le PSR

cloud_sharpes = {"Temporal CNN": 0.734, "Sector Rotation": 0.614, "Regime Switch": 0.622}
result_psr = None  # TODO etudiant : calculer PSR pour chaque strategie
print("Exercice a completer : Probabilistic Sharpe Ratio")

7. Pour aller plus loin

  1. Walk-forward validation : Implementer une validation walk-forward 5-fold avec 4 seeds pour confirmer que le Sharpe de 0.734 est robuste et non un artefact du seed.

  2. Early stopping : Ajouter un callback d’early stopping dans l’entrainement Keras pour eviter le surapprentissage.

  3. Univers elargi : Tester avec 5-10 actions au lieu de 3 pour verifier si l’edge est scalable.

  4. Architecture LSTM/Transformer : Comparer le Temporal CNN avec un LSTM ou un Transformer temporel pour voir si une architecture plus recente ameliore les performances.

  5. Ensemble de modèles : Combiner les predictions de plusieurs CNN entraines avec des seeds différents pour reduire la variance des predictions.

Reference : Broad, J. (2025) — Hands-On AI Trading with Python, QuantConnect, and AWS, Chapter 6, Example 14.

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