Factor-Based Portfolio Management in Equity Market

Ce code met en œuvre un cadre QIS entièrement systématique pour la gestion de portefeuille, combinant une approche factorielle classique avec des techniques avancées de machine learning. Il commence par estimer les expositions factorielles de chaque actif au moyen d’un modèle multifactoriel régularisé par Ridge, garantissant des coefficients stables même en présence de forte multicolinéarité entre les facteurs. Des composantes issues du machine learning telles que la sélection optimale d’hyperparamètres, la validation croisée et l’évaluation prédictive sont ensuite intégrées afin d’affiner les signaux et d’améliorer les décisions d’allocation. L’ensemble constitue une méthodologie rigoureuse, transparente et entièrement data-driven, tirant parti à la fois des travaux académiques sur les facteurs et des apports modernes du ML pour construire des portefeuilles systématiques de haute qualité.