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Five errors to avoid to succeed in algotrading
Algo Trading

5 erreurs d'algo trading qui m'ont coûté du temps et de l'argent (ne les reproduis pas)

8 ans de trading systématique, et ces 5 erreurs je les ai toutes faites. Du backtest biaisé et biais du survivant aux ordres fantômes, erreurs d'infrastructure et reprise sur panne — un tour complet de ce qui cloche et exactement comment le corriger.

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Backtesting avec Claude Code

J'ai demandé à l'IA de coder mon backtester… ça a marché ???

Tout sur le framework de backtest Python que j'ai construit avec Claude Code — et comment backtester n'importe quelle stratégie depuis un seul prompt. Couvre l'architecture du moteur cash-flow, le fichier CLAUDE.md, la prévention de l'overfitting, et une démo live : MA Crossing 20/50 sur SPY (2000–2026), +17,0% de return total, Sharpe -0,08, 138 trades — avec l'audit complet par l'IA de pourquoi le résultat est mauvais et quoi corriger.

Algo Trading
Long/Short Thumbnail

Le Long/Short expliqué par un trader pro : trade peu importe si le marché monte ou baisse

Un tour complet des stratégies long/short equity telles qu'utilisées en institution : mean reversion, relative value, divergence, beta hedging, et deux backtests Python — JPMorgan vs Goldman Sachs et SPY vs FEZ. Inclut l'exécution sur IBKR et une analyse honnête des risques que personne ne mentionne.

Quant Trading
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Backtest Iron Condor sur ES Futures : +1539% en 20 ans — VRP, Greeks et Limites Honnêtes

Un backtest complet Iron Condor sur ES Futures de 2005 à 2026 : comment reconstruire une surface de volatilité sans données options, comment modéliser la VRP, et ce que les cinq Greeks signifient concrètement pour une position short-vol. Inclut cinq scénarios de réinvestissement avec métriques réelles (CAGR, Sharpe 1,68, Sortino 1,46, drawdown max −9,4%), une analyse honnête des limites du modèle (skew plat, VRP fixe), et une description de la stratégie en production avec delta hedging dynamique, vega hedging et monitoring du charm.

Quant Trading
Skew Modelisation

Reconstruire 20 ans de Volatilité : GARCH, SVI et VRP — Un Guide Pratique pour le Backtest d'Options

Comment reconstruire une surface de volatilité historique complète from scratch en utilisant uniquement des données de prix journaliers — sans abonnement données options. Nous couvrons la Variance Risk Premium (VRP), l'estimation de vol conditionnelle GARCH(1,1) avec innovations Student-t, et la paramétrisation SVI pour des sourires de volatilité sans arbitrage. Inclut la calibration du skew dépendante du régime (crise vs calme), la classe Python QuantSkewEngine complète, et une visualisation timeline du skew sur 20 ans de régimes de marché.

Quant Trading
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La vie sans Bloomberg : une API REST COT construite de zéro

La CFTC publie chaque vendredi 30 ans de données de positionnement sur les futures — enfouis dans un fichier ZIP hérité avec 300 colonnes et aucune API. Nous en avons construit une. Une API REST qui ingère, normalise et expose les données COT sur 398 contrats futures avec Z-scores, métriques de pression, COT Index et signaux de divergence calculés à la volée. Architecture complète : Django ORM, pipeline de sync incrémental, authentification par clé API, et snapshot Z-score en direct sur tous les contrats mainstream.

Architecture Backend
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Turtle Trading System 2 : Un Backtest de 20 Ans sur 26 Marchés Futures

Un backtest complet sur 20 ans du Turtle System 2 sur 26 marchés futures diversifiés — devises, taux, énergies, métaux, céréales, softs et bétail. Nous analysons les performances du système de 2006 à 2026, exposons ses faiblesses (6 ans de stagnation, Sharpe faible en bull market), et introduisons le Turtle Overlay : une approche de construction de portefeuille qui combine une base 75% SPX / 25% Cash avec le P&L décorrélé du Turtle par-dessus. Implémentation Python complète incluse, Jupyter Notebook téléchargeable.

Quant Trading
Bannière Quant Kit

Quantkit : Une librairie Python pour le Pricing de Dérivés, la Modélisation de la Volatilité et l'Analyse des Taux

quantkit est une librairie Python pour les analystes quantitatifs et traders de dérivés. Elle couvre l'intégralité de la chaîne de pricing — sept modèles stochastiques calibrés par FFT sur des surfaces d'options réelles, un moteur de Greeks Black-Scholes complet, la gestion de portefeuilles multi-jambes avec dashboards interactifs, et un toolkit taux couvrant Nelson-Siegel, Hull-White et Vasicek.

Documentation Outils
Bannière Market Connect exec

Market Connect-Exec : Une librairie Python pour l'exécution multi-broker et les données de marché

marketconnect-exec est une librairie Python pour les traders quantitatifs et gérants de portefeuille. Elle fournit une interface unifiée vers Deribit et Interactive Brokers — couvrant la gestion des ordres, les positions, les données de compte, les données de marché et l'analytique dérivés via une API unique et cohérente.

Documentation Outils
Bannière equity curve

Equity Curve : Une librairie Python pour l'analyse professionnelle de stratégies

equity-curve est une librairie Python pour les analystes quantitatifs et gérants de portefeuille. Elle couvre l'intégralité du pipeline d'analyse de stratégie — de la NAV brute aux dashboards interactifs — avec plus de 30 métriques de risque, des tests économétriques et des visualisations Plotly.

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