SAFIR: A Simple API for Financial Information Requests

We describe a general structure allowing to represent in a regular and extensible way all the financial data available in a research laboratory (at present, the Adaptive Computer Systems Laboratory of the Université de Montréal). After an analysis of field, we clarify the XML representation of information and introduce a C++ interface allowing to reach it by a powerful mechanism of requests. We describe in appendix a methodology allowing to find the option strike prices from databases containing only the prices and the ticker symbols; this methodology is robust in the presence of irregular strike prices (not corresponding to the tickers). Nous décrivons une structure générale permettant de représenter de manière régulière et extensible toutes les données financières disponibles dans un laboratoire de recherche (présentement, le Laboratoire d'informatique des systèmes adaptatifs de l'Université de Montréal). Après une analyse de domaine, nous explicitons la représentation XML de l'information et introduisons une interface C++ permettant d'y accéder par un mécanisme de requêtes puissant. Nous décrivons en appendice une méthodologie permettant de retrouver les prix d'exercice (strikes) d'options depuis des bases de données contenant seulement des prix et les "ticker symbols"; cette méthodologie est robuste en présence de prix d'exercice irréguliers (qui ne correspondent pas aux tickers).Financial database, XML, DTD, C++, option strike price discovery, irregular strike prices, Base de données financières, XML, DTD, C++, redécouverte de prix d'exercice d'options, prix d'exercice irréguliers

Cost Functions and Model Combination for VaR-based Asset Allocation using Neural Networks

We introduce an asset-allocation framework based on the active control of the value-at- risk of the portfolio. Within this framework, we compare two paradigms for making the allocation using neural networks. The first one uses the network to make a forecast of asset behavior, in conjunction with a traditional mean-variance allocator for constructing the portfolio. The second paradigm uses the network to directly make the portfolio allocation decisions. We consider a method for performing soft input variable selection, and show its considerable utility. We use model combination (committee) methods to systematize the choice of hyperparemeters during training. We show that committees using both paradigms are significantly outperforming the benchmark market performance. Nous introduisons un cadre d'allocation d'actifs basé sur le contrôle actif de la valeur à risque d'un portefeuille. À l'intérieur de ce cadre, nous comparons deux paradigmes pour faire cette allocation à l'aide de réseaux de neurones. Le premier paradigme utilise le réseau de neurones pour faire une prédiction sur le comportement de l'actif, en conjonction avec un allocateur traditionnel de moyenne-variance pour la construction du portefeuille. Le deuxième paradigme utilise le réseau pour faire directement les décisions d'allocation du portefeuille. Nous considérons une méthode qui accomplit une sélection de variable douce sur les entrées, et nous montrons sa très grande utilité. Nous utilisons également des méthodes de combinaison de modèles (comité) pour choisir systématiquement les hyper-paramètres pendant l'entraînement. Finalement, nous montrons que les comités utilisant les deux paradigmes surpassent de façon significative les performances d'un banc d'essai du marché.Value-at-risk, asset allocation, financial performance criterion, model combination, recurrent multilayer neural networks, Valeur à risque, allocation d'actif, critère de performance financière, combinaison de modèles, réseau de neurones récurrents multi-couches

Metric-Based Model Selection For Time-Series Forecasting

Metric-based methods, which use unlabeled data to detect gross differences in behavior away from the training points, have recently been introduced for model selection, often yielding very significant improvements over alternatives (including cross-validation). We introduce extensions that take advantage of the particular case of time-series data in which the task involves prediction with a horizon "h". The ideas are (i) to use at "t" the "h" unlabeled examples that precede "t" for model selection, and (ii) take advantage of the different error distributions of cross-validation and the metric methods. Experimental results establish the effectiveness of these extensions in the context of feature subset selection. Les méthodes métriques, et qui utilisent des données non-étiquetées pour détecter les différences brutes pour les comportements loin des pointes d'entrainement, ont été récemment introduites pour la sélection de modèles, apportant une amélioration dans beaucoup de cas (incluant la validation croisée). Nous présentons des prolongements à ces méthodes qui prennent avantage du cas particulier des séries temporelles pour lesquelles la tâche consiste en une prédiction avec un horizon "h". Les idées sont (i) d'utiliser au temps "t" les "h" exemples non-étiquetés qui précèdent "t", et (ii) profiter des différentes distributions d'erreur de validation croisée et de méthodes métriques. Des résultats expérimentaux établissent l'efficacité de ces prolongements dans le contexte de la sélection d'un sous-ensemble de caractéristiques.Unlabeled data, model selection, time-series, Données non-étiquetées, sélection de modèles, séries temporelles

La protection sociale dans l’État des Autonomies. L’enjeu de fédéralisation progressive de l’Espagne et le difficile équilibre entre l’autonomie régionale et la solidarité interterritoriale

Cet article démontre qu’en Espagne la décentralisation des compétences en matière de santé et de soutien au revenu a constitué un point d’inflexion dans la logique opérationnelle et substantive de l’intervention étatique. Par processus de mimétisme et d’émulation, ces innovations autonomiques se sont répandues à l’ensemble des autres Communautés Autonomes et ont ainsi globalement amélioré l’étendue et l’intensité du filet protecteur espagnol. Cependant, la différenciation des formes de régulation associées à ces programmes reflète des capacités financières inégales dues à des arrangements fiscaux asymétriques et à des disparités économiques régionales importantes. À l’opposé, et en concordance avec la notion de dépendance au sentier, la sécurité sociale, pilier de l’État-providence espagnol, est demeurée centralisée et s’inscrit toujours en grande partie dans la tradition corporatiste héritée de la période franquiste.This article documents that the decentralisation of responsibility for health and income security in Spain was a major adjustment in the operational and substantive logics of state action. By processes of imitation and copying, these two innovations were extended across the Autonomous Communities and thereby generally improved the reach and depth of the Spanish safety net. Variation in the forms of regulation in these programmes, however, reflects the unequal financial capacities resulting from asymmetrical fiscal arrangements and significant regional economic disparities. In contrast, and in conformity to concept of path dependency, in the Spanish welfare state social security remains centralised and follows the corporatist tradition of the Franco years

Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières

This report presents and proposes several methods to improve the capacity of generalization of the learning algorithms in a context of financial decision-making. These methods, overall, aim at controlling the capacity of the learning algorithms in order to limit the problem of the over-training, which is one of most pernicious in finance because of the high levels of noise met in practice. We propose some tracks of research in order to improve the algorithms and results already obtained. Ce rapport présente et propose plusieurs méthodes pour améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage dans un contexte de prise de décisions financières. Globalement, ces méthodes visent à contrôler la capacité des algorithmes d'apprentissage en vue de limiter le problème du sur-apprentissage, qui est l'un des plus pernicieux en finance à cause des niveaux de bruit élevés rencontrés en pratique. Nous proposons quelques pistes de recherches afin d'améliorer les algorithmes et résultats déjà obtenus.Generalisation performance, metric-based methods, model selection, regularization, approximate dynamic programming, reinforcement learning, Performance de généralisation, méthodes métriques, sélection de modèles, régularisation, programmation dynamique approximative, apprentissage par renforcement

Getting ready for transition to adult care : tool validation and multi-informant strategy using the Transition Readiness Assessment Questionnaire (TRAQ) in pediatrics

Introduction : La transition des soins pédiatriques aux soins pour adultes peut être difficile. Si elle est réalisée de façon sous-optimale, cela peut entraîner de graves conséquences. Afin de mesurer la préparation à la transition de patients adolescents et jeunes adultes (AJA), le Transition Readiness Assessment Questionnaire (TRAQ) a été développé. Les objectifs de l’étude sont de 1) documenter les propriétés psychométriques de la version française du TRAQ (TRAQ-FR), 2) évaluer le degré d’accord sur le TRAQ-FR entre les AJA et leurs aidants naturels et 3) identifier les prédicteurs de la préparation à la transition. Méthodologie : Des AJA francophones (n=175) et leurs aidants naturels (n=168) ont été recrutés dans cinq cliniques d’un hôpital tertiaire canadien et ont complété le TRAQ-FR, le Pediatric Quality of Life Inventory Version 4.0 (PedsQLTM 4.0) et un questionnaire sociodémographique. La validité du TRAQ-FR a été déterminée en réalisant des analyses factorielles confirmatoires. Les accords et différences ont été mesurés en calculant des corrélations intra-classe et des tests-t pour échantillons appariés. Des prédicteurs de la préparation à la transition ont été identifiés par des régressions multivariées. Résultats : Le modèle à cinq facteurs du TRAQ est soutenu par les données et l’échelle globale du TRAQ-FR montre une bonne cohérence interne pour les scores des AJA et des aidants naturels (a=.85-.87). Le degré d’accord absolu sur l’échelle globale du TRAQ-FR est bon entre les informants (ICC=.80; d=.25), les AJA rapportant un score plus élevé que leurs aidants naturels. L’âge et le sexe des AJA sont des prédicteurs de la préparation à la transition. Conclusion : Le TRAQ-FR a de bonnes propriétés psychométriques lorsqu’il est complété par les AJA et leurs aidants naturels. Des études futures devraient explorer la validité prédictive et l’utilisation clinique du TRAQ-FR.Background: Transitioning from pediatric to adult healthcare can be challenging and lead to severe consequences if done suboptimally. The Transition Readiness Assessment Questionnaire (TRAQ) was developed to assess adolescent and young adult (AYA) patients’ transition readiness. In this study, we aimed to 1) document the psychometric properties of the French-language version of the TRAQ (TRAQ-FR), 2) assess agreements and discrepancies between AYA patients’ and their primary caregivers’ TRAQ-FR scores, and 3) identify transition readiness contributors. Methods: French-speaking AYA patients (n=175) and primary caregivers (n=168) were recruited from five clinics in a tertiary Canadian hospital and asked to complete the TRAQ-FR, the Pediatric Quality of Life InventoryTM 4.0 (PedsQLTM 4.0), and a sociodemographic questionnaire. The validity of the TRAQ-FR was assessed using confirmatory factor analyses (CFA). Agreements and discrepancies were evaluated using intra-class correlation coefficients and paired-sample t-tests. Contributors of transition readiness were identified using regression analyses. Results: The five-factor model of the TRAQ was supported, with the TRAQ-FR global scale showing good internal consistency for both AYA patients’ and primary caregivers’ scores (a=.85- .87). AYA patients and primary caregivers showed good absolute agreement on the TRAQ-FR global scale with AYA patients scoring higher than primary caregivers (ICC=.80; d=.25). AYA patients’ age and sex were found to be contributors of transition readiness. Conclusions: The TRAQ-FR was found to have good psychometric properties when completed by both AYA patients and primary caregivers. Additional research is needed to explore the predictive validity and clinical use of the TRAQ-FR

Critères d'optimisation d'algorithmes d'apprentissage en gestion de portefeuille

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.This thesis considers a number of approaches to make machine learning algorithms better suited to the sequential nature of financial portfolio management tasks. We start by considering the problem of the general composition of learning algorithms that must handle temporal learning tasks, in particular that of creating and efficiently updating the training sets in a sequential simulation framework. We enumerate the desiderata that composition primitives should satisfy, and underscore the difficulty of rigorously and efficiently reaching them. We follow by introducing a set of algorithms that accomplish the desired objectives, presenting a case-study of a real-world complex learning system for financial decision-making that uses those techniques. We then describe a general method to transform a non-Markovian sequential decision problem into a supervised learning problem using a K-best paths search algorithm. We consider an application in financial portfolio management where we train a learning algorithm to directly optimize a Sharpe Ratio (or other risk-averse non-additive) utility function. We illustrate the approach by demonstrating extensive experimental results using a neural network architecture specialized for portfolio management and compare against well-known alternatives. Finally, we introduce a functional representation of time series which allows forecasts to be performed over an unspecified horizon with progressively-revealed information sets. By virtue of using Gaussian processes, a complete covariance matrix between forecasts at several time-steps is available. This information is put to use in an application to actively trade price spreads between commodity futures contracts. The approach delivers impressive out-of-sample risk-adjusted returns after transaction costs on a portfolio of 30 spreads