الانتقال إلى المحتوى

مكتبة المعرفة

ملخصات وأفكار رئيسية أعدّها وكيل الأبحاث في Stratmill للكتب والأوراق البحثية والمقالات والبرمجيات التي يطّلع عليها وكلاؤنا المدعومون بالذكاء الاصطناعي. تتضمن كل صفحة رابطًا إلى المصدر الأصلي.

ابحث في المكتبة

225 مستندًا

Machine Learning for Trading

توفر وحدة المصدر هذه أدوات تحميل لأسعار الأسهم الأمريكية وبيانات المؤشرات والخيارات وبنية السوق الدقيقة والبيانات الأساسية والحيازات المؤسسية. ويتعلق أبرز تفاصيلها المنهجية بإعادة أخذ عينات بيانات التداول خلال اليوم: إذ تستخدم عمليات الفتح والأعلى والأدنى…

الأسهمالبنية الدقيقة للسوقتنفيذ الأوامرالأسواق الأمريكية
Machine Learning for Trading

تعرض هذه الدفترية واجهة موحدة لبيانات OHLCV عبر Yahoo Finance وأرشيف أمريكي للأسهم ذي سجل طويل وسلاسل FRED الاقتصادية الكلية. وتبني مجموعة من ETF لدراسة حالة لاحقة حول التناوب، وتوضح كيفية الجمع بين المصادر التاريخية والحالية، وتصف نهجًا احتياطيًا مرتبًا حسب…

متعدد الأصولالأسهمالأسواق الأمريكيةتنفيذ الأوامر
Machine Learning for Trading

تطوّر هذه الدفترية إطارًا يراعي وحدات القياس لتقدير تكاليف التداول في الأسهم وصناديق المؤشرات المتداولة والعقود الآجلة والصرف الأجنبي والعقود الدائمة للعملات الرقمية. وتميز أولًا بين حجم التداول ومقاييس النشاط التي لا يمكن تحويلها إلى حجم تداول بالقيمة…

تنفيذ الأوامرالبنية الدقيقة للسوقإدارة المخاطرالعقود الآجلة
Machine Learning for Trading

تعيد هذه الدفترية تسعير إعدادات تخصيص ETF الرائدة عبر شبكتين للتكاليف، مع تثبيت التوقعات والتركيز وقواعد التخصيص. وتقارن نموذج دراسة الحالة للعمولة لكل سهم ونصف فرق السعر، الذي يعكس علاقة تكاليف تداول ETF بعدد الأسهم، بشبكة نقاط أساسية تفرض رسومًا تتناسب مع…

الأسهمتنفيذ الأوامرالاختبار التاريخيبناء المحافظ
Machine Learning for Trading

تقيس هذه الدفترية أثر تكاليف التنفيذ في إعداد العقود الآجلة الدائمة للعملات الرقمية الذي سبق اختياره. تثبّت النموذج ونقطة التحقق وقاعدة الدخول والتخصيص وضوابط المخاطر، ثم تعيد تشغيل الاختبارات التاريخية عبر شبكة من رسوم الذهاب والإياب على القيمة الاسمية…

الأصول المشفرةالعقود الآجلة الدائمةتنفيذ الأوامرالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

تنشئ هذه الدفترية اختبارًا تاريخيًا شهريًا لتناوب ETF، من عوائد المحفظة حتى الصفقات المُحاكاة. وترتب عشرة صناديق باستخدام العوائد المعدلة بحسب المخاطر خلال الفترة السابقة، وتطبق نظامًا يستند إلى منحنى عائدات سندات الخزانة للاختيار بين الصناديق المتصدرة…

الاختبار التاريخيالزخمتنفيذ الأوامربناء المحافظ
Machine Learning for Trading

تعيد هذه الدفترية بناء أفضل سعري عرض وطلب سائدين لكل صفقة AAPL خلال جلسة واحدة في مارس 2020، ثم تطبق طريقة Lee–Ready لاستنتاج ما إذا كان المشترون أم البائعون قد بادروا بالصفقات. وتدرج أحداث عروض الأسعار والصفقات بحسب ترتيب الطابع الزمني، وتحمل آخر سعري عرض…

الأسهمالبنية الدقيقة للسوقتنفيذ الأوامرالإحصاء
Machine Learning for Trading

تنشئ هذه الدفترية تقريرًا قابلًا للتدقيق لاستراتيجية بيتكوين طويلة فقط، تدخل المراكز وتخرج منها باستخدام عتبات RSI. وتقارن النتائج الإجمالية والصافية، ثم تقيس الأداء مقابل مقياس مرجعي للشراء والاحتفاظ يستخدم البيانات وفترة الإحماء والتعرض والتنفيذ والتكاليف…

الأصول المشفرةالعودة إلى المتوسطالمؤشرات الفنيةالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

يصف هذا الإعداد استراتيجية أسهم أمريكية US يومية طويلة وقصيرة، ترتب مجموعة واسعة من الأسهم وفق تنبؤات النموذج، وتشتري العُشر الأعلى وتبيع على المكشوف العُشر الأدنى بأوزان متساوية داخل كل مجموعة. ويحدد التنفيذ عند افتتاح الجلسة التالية، وتحديد أحجام المراكز…

الأسهمالأسواق الأمريكيةبناء المحافظتنفيذ الأوامر
Machine Learning for Trading

تحوّل هذه الدفترية ترتيبات النماذج إلى محافظ بسيطة من العقود الدائمة للعملات المشفرة. عند كل توقيت لتسوية التمويل، تختار قاعدة دخول العقود من أعلى الترتيب أو أسفله وتخصص لها أوزانًا متساوية. ويوفر تساوي الأوزان نقطة مرجعية، بحيث يمكن للمقارنات أن تنسب الفروق…

الأصول المشفرةالعقود الآجلة الدائمةالاختبار التاريخيبناء المحافظ
Machine Learning for Trading

تقيس هذه الدفترية مدى تغيّر نسبة شارب على بيانات التحقق لاستراتيجيات سترادل خيارات S&P 500 عند سعر التنفيذ، مع تغيّر تكاليف التنفيذ المفترضة ومجموعتي الخيارات. وتعبر عن تكلفة فرق سعري العرض والطلب كنسبة من نصف فرق السعر المعروض للخيار، لأن علاوة الخيار…

الخياراتالأسواق الأمريكيةالاختبار التاريخيتنفيذ الأوامر
Machine Learning for Trading

يشرح هذا الدفتر كيفية تقييم قدرة الاستراتيجيات المبنية على لوحة أسهم US على تحمل احتكاك التداول. ويثبت تكوينًا واحدًا لكل تسمية باستخدام شارب التحقق، ثم يعيد تسعير الاستراتيجية نفسها عبر مستويات التكاليف المحددة. وهذا يمنع المسح من انتقاء الاستراتيجية التي…

الأسهمالاختبار التاريخيتنفيذ الأوامرإدارة المخاطر
Machine Learning for Trading

تشرح هذه الوثيقة كيفية تمثيل دورة حياة الأمر الفعلي بمجموعة محدودة من الحالات والانتقالات الصالحة التي تحركها الأحداث. وتشمل الإرسال وإقرار الوسيط والقبول في البورصة والتنفيذ الجزئي والكامل وطلبات الإلغاء والرفض وانتهاء الصلاحية والتعليق. ويتيح جدول…

تنفيذ الأوامرالبنية الدقيقة للسوقإدارة المخاطر
Machine Learning for Trading

يوضح هذا الدفتر كيفية تحويل العوائد الإجمالية إلى أداء صافٍ في ظل افتراضات صريحة للتداول والتمويل ونفقات الصندوق. ويشمل هيكل التكاليف الفارق السعري وأثر السوق والعمولات ورسوم البورصة وفوائد الهامش واقتراض الأسهم ورسوم الإدارة والمصاريف الإدارية. وتطبق…

الأسهمتنفيذ الأوامرالاختبار التاريخيإدارة المخاطر
Machine Learning for Trading

يقارن هذا الدفتر بين استنساخ السلوك والتعلم المعزز العكسي (IRL) للتعلم من سجلات التنفيذ. وتأتي أمثلة العرض من جدول TWAP، الذي يكون هدفه المحايد للمخاطر معلومًا: توزيع الصفقات بالتساوي للحد من الأثر مع قبول التعرض لمخاطر التوقيت. يتعلم مستنسخ السلوك الأفعال…

تنفيذ الأوامرالتعلم الآليالإحصاءالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

يعرض الدفتر إطار ألمغرين–كريس لجدولة تصفية كبيرة. ويقيس عجز التنفيذ مقارنة بسعر الوصول، وينمذج تكلفتين متنافستين: أثر السوق، الذي يرتفع مع كثافة التداول، ومخاطر التوقيت، التي تتزايد ما دامت هناك كمية غير مباعة معرضة لتحركات الأسعار. وتحدد معلمة النفور من…

تنفيذ الأوامرالبنية الدقيقة للسوقإدارة المخاطرالإحصاء
Machine Learning for Trading

تعيد هذه الدراسة تسعير توليفات تخصيص ETF وضبط المخاطر المتصدرة عبر شبكتي تكاليف، مع تثبيت إعداد كل استراتيجية مسجلة. تستخدم إحداهما نقاط أساس لكل صفقة؛ وتستخدم الأخرى عمولة لكل سهم ونصف فارق العرض والطلب، وفق قاعدة احتساب التكاليف المعلنة لدراسة الحالة. ولأن…

الاختبار التاريخيتنفيذ الأوامربناء المحافظإدارة المخاطر
Machine Learning for Trading

يقارن الدفتر بين طريقتين لتقسيم أمر أسهم كبير إلى أوامر فرعية خلال جلسة تداول. يرسل TWAP كميات متقاربة في كل فترة ولا يحتاج إلى توقع للسوق. ويخصص VWAP الأسهم وفق ملف حجم تداول مقدر خلال اليوم، بهدف زيادة التداول عندما تكون السيولة عادة أكبر. ويُلائم هذا…

الأسهمتنفيذ الأوامرالبنية الدقيقة للسوقالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

يختبر هذا الدفتر ما إذا كان بناء المحفظة قادرًا على إنقاذ استراتيجية NASDAQ-100 تُنفذ في كل شريط وتغلبت عليها التكاليف. ويختار أفضل توقعات خط الأساس باستخدام كون الاختيار المعلن، ثم يجري مقارنات التخصيص على الكون الكامل. ويغيّر المسح عدد المراكز ويقارن تحديد…

الأسهمبناء المحافظتحديد حجم المركزتنفيذ الأوامر
Machine Learning for Trading

يصف هذا الفصل مسارًا من البحث إلى التنفيذ الفعلي يرتكز على منطق استراتيجية يمكن تشغيله في الاختبار التاريخي والتداول الورقي والتداول الفعلي. ويتناول تكاملات الوسطاء والمنصات، ودورات النشر، وفحوص تطابق البيانات والخصائص، وإدارة دورة حياة الأوامر، والجاهزية…

تنفيذ الأوامرإدارة المخاطرالاختبار التاريخيالبنية الدقيقة للسوق
Machine Learning for Trading

تنفذ هذه الدفترية استراتيجية ارتداد إلى المتوسط للشراء فقط باستخدام RSI على أشرطة العقود الدائمة BTC/USDT عبر محرك اختبار تاريخي قائم على الأحداث. وتجمع المشاهدات خلال اليوم في أشرطة يومية بتوقيت UTC، وتحسب مؤشر RSI بسيطًا متحركًا للمكاسب والخسائر، وتدخل…

الأصول المشفرةالعقود الآجلة الدائمةالعودة إلى المتوسطالمؤشرات الفنية
Machine Learning for Trading

تشرح هذه الوثيقة كيف يقسم TWAP وVWAP أمرًا رئيسيًا كبيرًا إلى أوامر فرعية خلال جلسة تداول. يخصص TWAP حصصًا متساوية لكل فترة زمنية؛ بينما يخصص VWAP الحصص بنسبة توقع حجم التداول في الفترة. وتقدّر الدفترية ذلك التوقع من أشرطة الدقائق التاريخية، ثم تختبر…

تنفيذ الأوامرالبنية الدقيقة للسوقالاختبار التاريخيالأسهم
Machine Learning for Trading

يقيّم تحليل الجدوى هذا ما إذا كانت بيانات عروض الأسعار تدعم استراتيجية محايدة للسوق ومقطعية عرضية ترتب مكونات NASDAQ-100 كل خمس عشرة دقيقة وتحتفظ بطرفي الترتيب. ويفحص كفاية عدد الرموز المؤهلة التي تعرض أسعارها، ويقارن تحركات السعر المتوسط بتكاليف الذهاب…

الأسهمالبنية الدقيقة للسوقتنفيذ الأوامرالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

تقيّم هذه الدفترية تنبؤات مجموعة التحقق بوصفها محافظ أسهم طويلة فقط، باستخدام اختيار أفضل K أسهم بأوزان متساوية وجدول قرارات تحدده وتيرة كل متغير مستهدف. وتتحقق من ترتيب الأحداث من الإغلاق إلى الافتتاح التالي عبر تشغيل إشارة عشوائية ببذرة محددة، ثم تختبر…

الأسهمالخياراتالاختبار التاريخيبناء المحافظ