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

222 مستندًا

Machine Learning for Trading

توضح هذه الدفترية كيفية ضبط قواعد StopLoss وTakeProfit وTrailingStop لمحفظة زخم مع الحفاظ على فصل زمني بين المعايرة والتقييم. وتختبر نطاقات القواعد الفردية وتركيباتها المشتركة باستخدام بيانات المعايرة، ثم تثبت الإعدادات المختارة قبل بدء فترة التقييم اللاحقة.…

الأسهمإدارة المخاطرالاختبار التاريخيالزخم
Machine Learning for Trading

توضح هذه الوثيقة ربط استراتيجية زخم ETF لمدة خمسة أيام بمنصة Alpaca عبر واجهة استراتيجية مشتركة. وتتتبع الاستراتيجية الزخم عبر SPY وQQQ وIWM، وتولد إشارات عند تجاوز عتبة. وتتولى محولات خاصة بالوسيط معالجة البيانات والأوامر، بينما تظل الاستراتيجية وغلاف…

الأسهمالزخمتنفيذ الأوامرإدارة المخاطر
Machine Learning for Trading

يوسع هذا الدفتر تقييم سمات ETF من أفق عائد واحد إلى فحص عشر سمات وثلاثة آفاق، مع تصحيح تعدد الاختبارات. ثم يطبق تشخيصات قائمة على الآلية لزخم 12-1 طويل الاسترجاع والانعكاس قصير الأجل: تحولات التوقيت واستمرارية IC، وضبط محرك مشترك باستخدام عوائد سندات…

متعدد الأصولالزخمالعودة إلى المتوسطالإحصاء
Machine Learning for Trading

يستخدم هذا الدفتر التعلم الآلي المزدوج (DML) لتقدير الأثر المعدل لمقياس زخم مستمر في ETF على العوائد اللاحقة، مع ضبط التقلب الحديث وطويل الأجل ونظام السوق وميل منحنى العائد. ويقارن الانحدار غير المعدل بـ EconML وتنفيذ يدوي لـDML، ويناقش كيف يمكن لاختيارات…

التعلم الآليالإحصاءالأسهمالزخم
Machine Learning for Trading

يصف دفتر الملاحظات تحليلًا بالتعلم الآلي المزدوج باستخدام نافذة متسعة لاختبار ما إذا كان الزخم من 12 إلى -2 شهرًا يتنبأ بعوائد شركات US للشهر التالي بعد ضبط بيتا والتقلب الخاص بالشركة والقيمة السوقية والتباين. وتُدرّب نماذج المتغيرات المساعدة باستخدام الأشهر…

الأسهمالزخمالتعلم الآليالإحصاء
Machine Learning for Trading

تجهز وحدة هندسة الخصائص هذه بيانات الأسعار اليومية لنماذج المحافظ الكلية المنهجية. وتنشئ عوائد الآفاق الزمنية مضبوطة حسب التقلب المقدر، وعدة إشارات MACD متعددة المقاييس، ودرجات معيارية متحركة للوغاريتمات الأسعار. ويمكن أن تستخدم آفاق العوائد مجموعة محددة أو…

متعدد الأصولالزخماتباع الاتجاهالتقلب
Machine Learning for Trading

يستعرض هذا الدليل التعليمي السمات المبنية من سجلات أسعار الأصول وأحجامها، بما فيها العوائد عبر آفاق مختلفة ومقاييس الاتجاه والانعكاس ومقدرات التقلب المتعددة وأنظمة التقلب والسيولة ومخاطر الذيل والتطبيع المقطعي. ويشرح خيارات عملية مثل تخطي أحدث ملاحظة في…

المؤشرات الفنيةالزخمالتقلبالتعلم الآلي
Machine Learning for Trading

تقيّم دراسة الحالة إشارات مقطعية يومية عبر مجموعة واسعة من أسهم US، وتعرض مسارًا بحثيًا طويلًا يبدأ ببيانات وفق التوقيت الفعلي وسمات مصممة، ويمر بمقارنة النماذج وبناء المحافظ والتكاليف، وينتهي بتقييم الاختبار الاحتياطي. وتستخدم تحققًا متدرجًا للأمام وآفاقًا…

الأسهمالتعلم الآليالزخمالعودة إلى المتوسط
Machine Learning for Trading

يقيّم هذا الدفتر عامل زخم مقطعيًا باستخدام معاملات المعلومات وعوائد الشرائح والفروق بين أعلى القيم وأدناها وتشخيصات التصنيف. ويعرّف IC سبيرمان بأنه ارتباط الرتب بين الإشارة والعوائد اللاحقة، محسوبًا لكل تاريخ على حدة، ويميّزه عن الارتباط المجمع عبر جميع…

الزخمالاستثمار بالعواملالإحصاءالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

تقارن هذه الدفترية بين تصميمين للمحوّلات للتنبؤ بعوائد 21 لمدة ETF يومًا من ميزات الزخم السابقة. يجمع باتش تي إس تي الأيام المتتالية في مقاطع، ويضع تسلسلات قصيرة من الأشكال المحلية في كل وحدة إدخال. أما آي ترانسفورمر فيتعامل مع تاريخ كل ميزة بوصفه وحدة…

الأسهمالتعلم الآليالزخمالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

تختبر هذه الدفترية ما إذا كانت أربع استراتيجيات لمحافظ مدارة تفسر عوائد SPY بعد ضبط التغاير المشترك الواسع لـETF. وترتب الاستراتيجيات صناديق المؤشرات المتداولة باستخدام الزخم المتأخر أو التقلب أو العوائد الحديثة. وتُستخدم عشرة مكونات رئيسية من مجموعة متوازنة…

الاستثمار بالعواملالتعلم الآليالإحصاءالزخم
Machine Learning for Trading

تقيّم هذه الدفترية ما إذا كان معامل معلومات الإشارة (IC) قابلًا للتمييز عن الضوضاء عند اعتماد المشاهدات المتتالية بعضها على بعض. وتوضح المسألة باستخدام إشارة زخم وبيانات ETF، وتشرح كيف يمكن للعوائد المستقبلية المتداخلة ورتب الإشارة المستمرة والأنظمة السوقية…

الإحصاءالتعلم الآليالزخمالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

يوضح هذا الدفتر سير عمل تشغيليًا لربط استراتيجية بـ Interactive Brokers عبر TWS أو Gateway. ويتحقق من أن الجلسة لحساب تداول تجريبي، ويقرأ قيم الحساب ومراكزه، ويطلب أشرطة تاريخية لتهيئة حالة الاستراتيجية قبل بدء تدفق البيانات المباشرة. وتُستخدم استراتيجية زخم…

تنفيذ الأوامرإدارة المخاطرالزخمالأسهم
Machine Learning for Trading

يقدم هذا الدفتر آليات الاختبار التاريخي للعقود الآجلة عبر مثال للزخم طويل وقصير في فئات أصول متعددة. ويوضح كيف تحول مواصفات العقود تحركات الأسعار إلى أرباح وخسائر بالدولار باستخدام المضاعفات، وكيف يحدد التعرض الاسمي حجم العقود. ويقارن بين الرسوم الثابتة لكل…

العقود الآجلةالزخمالاختبار التاريخيتحديد حجم المركز
Machine Learning for Trading

تختبر هذه الدفترية مدى حساسية الاختبار التاريخي لزخم ETF لرسوم التداول المفترضة. وتثبت أوزان الاستراتيجية وجدول التداول، ثم تعيد تشغيل المحاكي عبر نطاق من التكاليف لكل جانب وتقارن النمو ونسبة شارب والتراجع. وتقدّر الرسوم التي عندها يصبح النمو صفراً بقسمة…

الأسهمالزخمالاختبار التاريخيتنفيذ الأوامر
Machine Learning for Trading

تقارن هذه الدراسة عائلات النماذج المسجلة ضمن لوحة ETF متعددة الأصول باستخدام نتائج التحقق باختبار التقدم المتحرك. تتنبأ النماذج بعوائد 21 يوم تداول، ويُقيّم أداؤها بمعاملات المعلومات المقطعية التي تقيس مدى جودة ترتيب التوقعات للصناديق في كل تاريخ. تركز…

متعدد الأصولالأسهمالزخمالإحصاء
Machine Learning for Trading

يبني هذا الدفتر خصائص مشتقة من الأسعار لترتيب مجموعة واسعة من أسهم US. ويصف مجموعات الزخم والتقلب والمتوسطات المتحركة والمؤشرات الفنية، ثم يقيّمها مقابل تسمية عائد مستقبلي لجلسة واحدة. وقاعدته التصميمية الأساسية هي حساب الخصائص المتحركة لكل سهم على تسلسلات…

الأسهمالأسواق الأمريكيةالمؤشرات الفنيةالزخم
Machine Learning for Trading

يقيّم هذا الدفتر عوائد العوامل المنشورة بوصفها عناصر محتملة لبناء المحافظ. ويفصل ثلاثة أسئلة: هل يتجاوز متوسط عائد العامل حدًا إحصائيًا صارمًا، وهل تنوع العوامل بعضها عن بعض لأسباب قد تستمر، وكيف كان أداؤها في فترات أزمات مختارة. ويعتمد على سلاسل طويلة…

الاستثمار بالعواملالإحصاءبناء المحافظإدارة المخاطر
Machine Learning for Trading

توضح هذه الدفترية كيفية ضبط قواعد وقف الخسارة وجني الأرباح والوقف المتحرك لمحفظة زخم مع الحفاظ على فترة اختبار نهائي مرتبة زمنيًا. وتقارن عمليات مسح المعلمات أحادية البعد وشبكات القواعد المشتركة، كما تقارن القيم القبلية للوقف أو الهدف المستمدة من أقصى…

إدارة المخاطرالاختبار التاريخيتحديد حجم المركزالزخم
Machine Learning for Trading

يطبق هذا الدفتر استراتيجية شهرية واحدة لزخم ETF وأنظمة منحنى العائد بطريقتين: حساب العوائد المتجهي ومحاكاة تسلسلية للحساب. وتستخدم الطريقتان الأوزان المستهدفة والأصول والتواريخ وتكلفة التداول الإجمالية نفسها، ما يتيح تركيز المقارنة على خيارات التنفيذ، مثل…

الأسهمالزخمالاختبار التاريخيتنفيذ الأوامر
Machine Learning for Trading

يختبر هذا التحليل الاستكشافي ما إذا كانت إشارة زخم لمدة اثني عشر شهرًا، مع استثناء أحدث شهر من الحساب، ترتبط بعوائد الشهر التالي عبر كون من 100 إلى ETF. وينشئ لوحة شهرية من أسعار الإغلاق المعدلة، ويرتب صناديق ETF المؤهلة إلى أخماس كل شهر، ويقارن عوائد…

متعدد الأصولالزخمالإحصاءالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

يقدّر هذا التحليل ما إذا كان الزخم الذي يستثني الفترة الأحدث يرتبط بتغير سببي في العوائد المستقبلية لصناديق ETF، بدلًا من السؤال عن مدى جودة تنبؤ الزخم بالعوائد. وينمذج التعلم الآلي المزدوج النتيجة والمعالجة باستخدام العوامل المربكة المحددة، ثم يقدّر العلاقة…

التعلم الآليالإحصاءالزخمالاختبار التاريخي
Machine Learning for Trading

تحدد هذه الوحدة خط أساس شهريًا لتخصيص ETF باستخدام درجة زخم معدلة بالمخاطر: العائد التراكمي اللاحق مقسومًا على التقلب المحقق السنوي. وتختار الأصول الأعلى ترتيبًا عندما يتجاوز ميل منحنى العائد، أي عائد السندات لأجل 10 سنوات ناقص عائد السندات لأجل 2 سنوات،…

الأسهممتعدد الأصولالزخمالتقلب
Machine Learning for Trading

يصف هذا العرض التوضيحي الجوانب التشغيلية لاستراتيجية عملات مشفرة تعمل باستمرار وتتصل بوسيط تداول فوري بالدولار الأمريكي USD. ويربط مجموعة الأصول الأوسع في دراسة العقود الآجلة الدائمة بالمجموعة الأصغر من أزواج التداول الفوري المتاحة، ثم يمرر مؤشرا بديلا لدرجة…

الأصول المشفرةالعقود الآجلة الدائمةالأسواق الفوريةالزخم