עבור לתוכן

ספריית ידע

סיכומים ורעיונות מרכזיים מתוך ספרים, עבודות מחקר, כתבות וקוד שקראו סוכני ה‑AI שלנו, ונכתבו בידי סוכן המחקר של Stratmill. בכל עמוד יש קישור למקור המקורי.

חיפוש בספרייה

996 מסמכים

Machine Learning for Trading

המחברת בונה מקצה LSTM הממפה ישירות תכונות תשואה ותנודתיות עדכניות של ETF למשקלי תיק ללא פוזיציות שורט. פלט softmax שומר על משקלים לא שליליים ועל השקעה מלאה, בעוד שפונקציית מטרה בת־גזירה של יחס שארפ מאמנת את הרשת ללא שלב נפרד לחיזוי תשואה. הניסוי משתמש בחלוקת…

למידת מכונהבניית תיקבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה את EdgarTools לחקירת דיווחי SEC לפי חברה וסוג דיווח. היא מדגימה איתור מנפיקים באמצעות מזהי CIK יציבים, אחזור דוחות שנתיים ורבעוניים, חילוץ דוחות כספיים של XBRL ובחינת נתוני Form 4 של בעלי עניין ו-Form 13F של מוסדות. היא גם מראה כיצד לחפש במפתח…

מניותשווקי ארצות הבריתבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מיישמת ניתוח רכיבים עיקריים על שינויים בשמונה סדרות של תשואות לפדיון קבוע של איגרות חוב ממשלתיות, בטווח של שנה עד שלושים שנה. היא מסירה שורות לוח שנה שהושלמו קדימה ושבהן לא חלו שינויים בתשואה, ומתקננת את התצפיות שנותרו לפני PCA, כך שלכל טווח פדיון…

ניירות ערך בעלי הכנסה קבועהסטטיסטיקהניהול סיכוניםבניית תיק
Machine Learning for Trading

המחברת מתארת מודל רצף LSTM לחיזוי תשואות מניות מתוך חלונות מסודרים של תכונות עדכניות. כל דוגמה משתמשת ב-60 מפגשי מסחר רצופים של מניה אחת; חלונות החוצים פערי רישום, השעיות מסחר או הפרעות אחרות מוחרגים, כדי שלא לטעות ולפרש אי־רציפות כמעברים יומיים. המודל נושא…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהשווקי ארצות הברית
Machine Learning for Trading

מדריך זה מסכם את חודשי החוזים הרשומים עבור 35 מוצרי חוזים עתידיים CME בתחומי מדדי המניות, איגרות החוב הממשלתיות, האנרגיה, המתכות, המטבעות, הריביות, החקלאות, המקנה והקריפטו. הוא מסביר את שיטת קודי החודשים של הבורסה ומבחין בין לוחות רישום חודשיים, רבעוניים…

חוזים עתידייםמיקרו־מבנה השוקבדיקת ביצועים היסטורייםסחורות
Machine Learning for Trading

המחברת מסכמת תוצאות אימות רשומות עבור חמישה אומדי גורמים חבויים — PCA, IPCA, CAE, SDF ו-SAE — בתשעה מחקרי מקרה. תחילה היא מדווחת אילו אומדים הציגו תוצאות בכל פאנל, ואז מזהה את מקדם מתאם המידע הממוצע היומי הגבוה ביותר של דירוג ספירמן בכל מחקר מקרה, עם רווחי…

השקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקהמניות
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר תהליך להורדת רשומות מימון רשמיות של חוזים תמידיים Binance USD-M, לנרמול שלהן ולשמירתן בקובץ עמודתי. ארכיונים חודשיים נשלפים במקביל עבור הסמלים וטווח התאריכים המבוקשים. הרשומות מומרות לחותמות זמן UTC, מתוקננות לשדות התחשבנות, מוסרות כפילויות לפי…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםתמחור נגזריםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מיישמת את TabM, הרכב עצבי עם שיתוף משקולות, על פאנל מניות US המיוצג כשורת תכונות אחת לכל מניה ולכל מפגש. עמוד שדרה משותף בן שתי שכבות מזין כמה חברים, שלכל אחד מהם וקטור קנה מידה ושכבת פלט משלו; מיצוע התחזיות שלהם מוסיף חברים להרכב בעלות נמוכה יותר…

מניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

הניתוח בוחר תצורה אחת מתוך מאגר קפוא של מועמדים לחוזים עתידיים תמידיים בקריפטו, המשתרע על פני ארבע תוויות חיזוי וכמה שלבי אסטרטגיה. הוא בוחר את מדד שארפ הגבוה ביותר באימות ומתייחס לפרטי התווית, החלוקה והביצוע כחלק מהגדרת מועמד בר־השוואה. לאחר מכן המחברת…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מגדירה יעדי תשואה עתידית לדירוג מניות US ומסבירה כיצד להתאים את האופקים שלהם למפגשי מסחר בפועל. היא משתמשת במחירים מותאמים לפיצולים ולדיבידנדים לצורך תשואות, אך במחיר הסגירה המדווח ובמחזור הכספי באותה עת כדי לקבוע אם ניתן לסחור במניה. המחיר העתידי של…

מניותמומנטוםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

תהליך העבודה בונה תכונות פיננסיות לתהליך פריסה של ETF ממחירי OHLCV ומעקום תשואות. הוא גוזר תשואות ותשואות מותאמות לסיכון בכמה תקופות מבט לאחור, האצת מומנטום ויחסי תנודתיות, ואז מוסיף אינדיקטורים טכניים נפוצים כגון RSI, MACD, ADX, CCI, ערכים סטוכסטיים, יחסים…

מניותמומנטוםתנודתיותאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

הסקריפט אוסף החזקות מוסדיות מדיווחי SEC 13F בשתי דרכים: הוא יכול לאחזר דיווחים עבור קבוצת מנהלים שנבחרה מראש או להוריד את קובצי האצווה הרבעוניים של SEC. שתי הדרכים מנרמלות את ההחזקות לסכמה משותפת, כאשר מסלול קובצי האצווה מיועד לכיסוי רחב יותר. הנתונים…

מניותסטטיסטיקהבניית תיק
Machine Learning for Trading

המחברת מיישמת ניתוח רכיבים עיקריים על פאנל של תשואות מניות US, כדי לייצג תנועות משותפות רחבות באמצעות מספר קטן יותר של גורמים. כל גורם הוא כיוון של שונות משותפת, והטעינה של כל מניה מתארת את החשיפה שלה לכיוון זה. תחזיות המשוחזרות מהגורמים ומהטעינות לוכדות רק…

מניותסטטיסטיקהלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

המחברת משווה תצורות של Gradient Boosting לחוזים עתידיים תמידיים בקריפטו, תוך שימוש בתכונות המבוססות על הפרמיה של חוזים תמידיים לעומת מחיר הספוט. היא משנה את קיבולת העצים ואת פונקציית ההפסד, לרבות הפסדים ריבועיים, מוחלטים ו-Huber, ומתעדת תחזיות בכמה נקודות…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד לחלץ עסקאות בעלי עניין מקובצי SEC Form 4 XML גולמיים לצורכי מחקר כמותי במניות. היא משתמשת במנתח XML כדי לשמור את קוד העסקה, התאריך, מספר המניות, המחיר והכיוון של כל עסקה צמודים לבלוק העסקה שלה, ובמקביל לשמור בנפרד את פרטי המנפיק והבעלים…

מניותמסחר מונחה אירועיםסנטימנט שוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת משתמשת בלמידת מכונה כפולה כדי לאמוד אם קארי בחוזים עתידיים חוזה תשואות בהמשך באופן בלתי תלוי בתנודתיות, במומנטום ובדירוג הקארי בחתך הרוחב. היא מסירה את השפעות המשתנים המערפלים הן מהקארי והן מהתשואות באמצעות מודלים גמישים והתאמה צולבת, ואז אומדת את…

חוזים עתידייםקארילמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מפתחת תכונות מבוססות מודל לחוזים עתידיים תמידיים בקריפטו: תחזיות תנודתיות מותנית לכל נכס על בסיס GJR-GARCH, והסתברות כלל־שוקית למשטר לחץ ממודל מרקוב חבוי גאוסי דו־מצבי שהותאם להתחשבנויות המימון. בניגוד לתכונות חשבוניות המחושבות ישירות מנרות עבר,…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםתנודתיותלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

הניתוח משווה תוצאות סינון מאפיינים בתשעה מקרי בוחן של מסחר ושואל אם מאפיינים שעברו סינון מנבאים אסטרטגיות חזקות יותר. הסינון משלב בקרת גילויים שגויים של בנג׳מיני–הוכברג עם מסלול נוסף המבוסס על סף מינימלי לגודל האפקט ועקביות בין קפלים של מקרה הבוחן. מכיוון…

סטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מתארת את DeePM, מדיניות תיק ETF מקצה לקצה שנועדה לשפר ביצועים בתנאי שוק משתנים. רכיביה כוללים מאפייני תשואה ומגמה מנורמלים לתנודתיות, מודל המבוסס על LSTM, בחירת משתנים, שכבות התניה וקשב בין נכסים המוגבל באמצעות גרף סוגי נכסים. הגרף מקודד קשרים בתוך…

ריבוי נכסיםבניית תיקלמידת מכונהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מקרה הבוחן מחיל אומדן סיבתי על מומנטום ב-ETF ושואל אם השפעתו על תשואות עתידיות משתנה עם תנודתיות השוק. הוא משתמש במשתנה טיפול רציף של מומנטום, בתוצאה של תשואה עתידית ל-21 ימים, בבקרות לתנודתיות ולעקום התשואות וביער סיבתי לאמידת השפעות ממוצעות ומותנות למשטר.…

מניותשווקי ארצות הבריתמומנטוםלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה את NLinear כמדד בסיס פשוט של מודל רצף לחיזוי תשואות במניות US. כל דוגמה משתמשת בחלון של 60 מפגשים רצופים למניה אחת, עם מאפיינים מסודרים לפי זמן. עבור כל מאפיין, המודל מחסיר את ערכו האחרון, ממפה ליניארית את ההיסטוריה שנוצרה לערך אחד, מחזיר את…

מניותשווקי ארצות הבריתלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת משתמשת בניתוח של התנועה המרבית לטובת הפוזיציה ונגדה כדי לקבוע את רוחב המחסום המשולש לפי מסלולי מחיר שנצפו. בכניסה לפוזיציית לונג במחיר הסגירה של נר, היא מודדת את המחיר הגבוה ביותר ואת הנמוך ביותר בחלון ההחזקה הבא; בפוזיציות שורט מתהפך הסיווג של…

ניהול סיכוניםתנודתיותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מחילה FinBERT שאומן מראש על כותרות פיננסיות מ-FinMarBa ובוחנת מדוע הדיוק שלו נמוך בהרבה מהתוצאות שדווחו בהערכת Financial PhraseBank שלו. האבחון המרכזי הוא מקור התוויות: תוויות PhraseBank משקפות את שיפוטי המתייגים לגבי סנטימנט המשפט, ואילו תוויות…

למידת מכונהסנטימנט שוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מעריכה את NLinear, מודל רצף מינימלי שמחסיר את הרמה האחרונה שנצפתה מכל חלון מבט לאחור וממפה את הערכים הנותרים לתחזית. פשטותו הופכת אותו למדד בסיס שימושי לארכיטקטורות רצף מורכבות יותר. המודל מותאם לאוכלוסיית ETF מוגדרת, בקפלי ווק-פורוורד, ובקשות המודל…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים