J'ai écrit un nouvel article sur le Stack : "Coefficient d'information, Coefficient de transfert et tout ça". Quelques éléments de contexte ci-dessous. Contrairement aux anciennes méthodes, je ne vais pas écrire une série de tweets torturés avec des phrases bâclées et des instantanés de formules. C'était tout l'intérêt d'utiliser le Stack.

Donc : d'abord, il y a une introduction sur le Coefficient d'Information. Et aussi une introduction à l'investissement quantitatif (Xsectional) utilisant ce concept. Si vous avez acheté mon livre rouge, vous le savez déjà. Cette partie se connecte au chapitre sur le Backtesting là-bas.

Deuxième : Coefficient de transfert. Pour citer l'infiniment citables Inigo Montoya : "Vous continuez à utiliser ce mot. Je ne pense pas qu'il signifie ce que vous pensez qu'il signifie". J'essaie d'expliquer pourquoi il est mal compris et, une fois compris, pourquoi il n'est pas si utile.

Enfin : comment quantifier la dégradation d'un signal pur à un signal corrompu. La courte histoire/l'aperçu est : estimer le Sharpe est difficile, mais estimer *les différences de Sharpe* entre des stratégies appariées est beaucoup plus facile.

Les données sont là. Publication sur TC qui a pris quelques heures à écrire : < 100 likes. Publications sur la Sicile qui ont pris 1 minute à écrire : > 4000 likes. Cela s'explique par le fait que les personnes qui me suivent pour du contenu financier ne représentent peut-être plus que 10 % du total. Aller sur Substack était la bonne chose à faire. Quelques milliers de lecteurs, mais spécifiques à la finance.