Stock-picking PEA via 3 modèles ML calibrés walk-forward — retour méthodo et demande de feedback
Voici les actions recommandées :
Salut à tous,
Je suis data Analyst/scientist et investisseur PEA depuis quelques années. Je ne trouvais pas évident de lire tous les chiffres d'une entreprise et de vraiment comprendre quelles chiffres (ou ensemble de chiffres) qui faisaient qu'une action avait plus de chance de réussir qu'une autre. On peut se rendre compte qu'une action a du potentiel mais peut-être que tout le marché l'a déjà vu avant. J'ai fini par coder mon propre outil de sélection quantitative pour l'univers PEA. Ça tourne depuis quelques mois en bêta avec des amis, et avant d'envisager d'ouvrir plus largement, j'aimerais des retours critiques — c'est probablement ici que je trouverai les avis les plus utiles.
L'outil fonctionne en DCA mensuel et combine 3 modèles complémentaires sur l'univers PEA européen :
- Fortress (qualité/FCF) : génération de cash, ROIC élevé, bilan sain. Domine historiquement les régimes calmes.
- Anchor (défensif/dividende) : aristocrates du dividende, faible volatilité, couverture des intérêts solide. Le socle qui tient en marché tendu.
- Odyssey (momentum sectoriel) : capte les marges et la croissance qui accélèrent vs secteur.
Ensuite, chaque "régime" à un DCA différent
Chaque modèle combine règles empiriques + ML (proba de surperformance) calibrés walk-forward sur 2007-2023 (données EODHD).
Trouvez vous les actions intéressantes ? Avez vous des remarques sur la méthodologie ?
