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

509 מסמכים

Machine Learning for Trading

מסמך זה מציג ניתוח רגישות לעלויות עבור אסטרטגיית מומנטום קבועה של ETF. הוא משאיר את היקום, המשקולות, לוח הזמנים והסימולטור קבועים, תוך הרצה חוזרת של הבקטסט על פני טווח עמלות לכל צד של עסקה. העקומה המתקבלת מראה כיצד יחס שארפ והצמיחה המצטברת משתנים כשהנחות…

מניותמומנטוםבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו ממדלת אחזקות הון של מוסדות מדיווחי SEC 13F כגרף המקשר מנהלים לניירות ערך, עם קשרים למגזרים לצורך צבירה. הסכמה שומרת הן את תאריך הדיווח בסוף הרבעון והן את תאריך זמינות הדיווח המאוחר יותר: הראשון מאפשר השוואות תקופתיות, ואילו השני מונע שימוש באחזקות…

מניותסטטיסטיקהמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת תצורת ETF שנבחרה קודם על חלון הבדיקה השמור שלה. היא גוזרת את תחזיות הבדיקה השמורה התואמות לזהות האימון ולנקודת הביקורת שנבחרו, ואז משתמשת בריכוזיות, בהקצאה, בשכבת הסיכון, בתדירות האיזון מחדש ובהנחות העלות הקיימות של האסטרטגיה, בלי לכוונן אותן…

מניותבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיקניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

תהליך הערכה זה מסנן תכונות פיננסיות ותכונות מבוססות מודל מול תשואות עתידיות בפאנל תוך־יומי של NASDAQ-100. תחילה הוא שומר את תקופת הבדיקה הסופית ומוציא תצפיות שתוויות התשואה העתידית שלהן היו מתממשות בתוך חלון זה. לכל תכונה הוא מודד מקדם מידע (IC) של דירוג…

מניותסטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר מערך יומי של מניות US, שמקורו בארכיון Wiki Prices של NASDAQ Data Link. הוא מכסה אלפי חברות משנת 1962 ועד מרץ 2018 וכולל חברות שנמחקו מהמסחר, ולכן הוא שימושי למחקר היסטורי שמטרתו לצמצם הטיית הישרדות. המחירים מתואמים לפיצולים ולדיבידנדים, ואילו…

מניותשווקי ארצות הבריתבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מסביר כיצד למדוד תשואות סביב אירועים כגון הפעלת אות, פרסום דוחות כספיים או פרסום נתונים מאקרו־כלכליים. הדוגמה המעשית משתמשת בפריצות מומנטום בקרנות סל סחירות. לכל אירוע, מודל שוק שהותאם בחלון אומדן שלפני האירוע מספק תשואות צפויות; החסרתן מהתשואות…

מניותמסחר מונחה אירועיםמומנטוםפריצה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה GAN מסוג Sig-Wasserstein ללא התניה ליצירת סדרות זמן פיננסיות. היא מחליפה מבחין נלמד בין נתונים אמיתיים לנתונים שנוצרו במרחק המבוסס על חתימות מסלול צפויות, שהן סיכומים מתמטיים של תנועות המסלול העוקבות. מחולל עצבי מפיק מסלולים מרעש; מסלולים…

למידת מכונהסטטיסטיקהמניותתנודתיות
Machine Learning for Trading

המחברת משתמשת בתשואות יומיות של ETF כדי להסביר כיצד מודלי GARCH לוכדים התקבצות תנודתיות והופכים אותה למאפיין המתעדכן בכל סשן. תחילה היא משתמשת באבחון חזותי ובמבחן ARCH-LM כדי לבדוק אם תשואות בריבוע תלויות בפיגורים שלהן. לאחר מכן מודל GARCH(1,1) מפריד בין…

תנודתיותסטטיסטיקהניהול סיכוניםמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לבנות מחדש ספר פקודות הגבלה של NASDAQ עבור סמל יחיד מתוך נתוני הודעה לכל פקודה. היא מעבדת הוספות, ביצועים, ביטולים, מחיקות והחלפות, תוך מעקב אחר הכמות שנותרה בכל פקודה פעילה. החלפות דורשות טיפול מיוחד משום שהן מוציאות משימוש מזהה פקודה…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מודול מקור זה מספק טוענים למחירי מניות אמריקאיות, נתוני מדדים, אופציות, מיקרו-מבנה שוק, נתונים פיננסיים בסיסיים ואחזקות מוסדיות. הפרט המתודולוגי המשמעותי ביותר שלו נוגע לדגימה מחדש של נתוני עסקאות תוך-יומיים: פתיחה, שיא, שפל, סגירה ונפח משתמשים בפעולות…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותשווקי ארצות הברית
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה ממשק OHLCV משותף בין Yahoo Finance, ארכיון מניות אמריקאיות עם היסטוריה ארוכה וסדרות מאקרו-כלכליות של FRED. היא בונה יקום ETF למקרה בוחן מאוחר יותר של רוטציה, מראה כיצד לשלב מקורות היסטוריים ועדכניים ומתארת גישת גיבוי בסדר עדיפויות. היא גם…

ריבוי נכסיםמניותשווקי ארצות הבריתביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה ריבועים פחותים רגילים ל-Ridge,‏ LASSO ו-Elastic Net לחיזוי תשואות עתידיות ביקום של ETF. כל המודלים משתמשים באותם קפלי ווק-פורוורד, עם פער טיהור התואם לאופק התווית, כך שאפשר לייחס הבדלים לשיטת הרגולריזציה ולא לחלוקות לא עקביות. בתוך כל קפל,…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

פרק זה מתאר כיצד לבנות מחקר עקבי בזמן של נתונים פיננסיים בסיסיים ונתונים חלופיים עבור מניות, סדרות מאקרו-כלכליות, חוזים עתידיים, קריפטו ושווקי חיזוי. השיטות המרכזיות הן אחסון דו-זמני ושאילתות לפי מועד, תזמון פרסום המותאם למקור, מיפוי ישויות תקף בזמן וחילוץ…

בדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהלמידת מכונהנתוני בלוקצ׳יין
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתמחרת מחדש תצורות הקצאה מובילות של ETF על פני שתי רשתות עלויות, תוך קיבוע התחזיות, הריכוזיות וכללי ההקצאה. היא משווה את מודל העמלה למניה ומחצית המרווח של מקרה הבוחן, המשקף את הקשר בין עלויות מסחר ב-ETF למספר המניות, לרשת נקודות בסיס המחייבת ביחס…

מניותביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו משתמשת בניתוח רכיבים עיקריים על תת־קבוצה נזילה של מניות US כדי לבנות תיקי ערך עצמי מנורמלים לפי חשיפה ברוטו ולבחון את תפקידם כגורמי סיכון חבויים. היא בוחנת את השונות המוסברת, מפרשת רכיבים באמצעות מתאמים עם קרנות סל מגזריות ETF, משווה ניתוח רכיבים…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה מודלים ליניאריים לחיזוי תשואות ETF באמצעות מאפיינים חופפים שמופקים ממחירים. מאחר שכמה אופקי תשואה ומשפחות של אינדיקטורים עשויים לקודד מידע דומה, ריבועים פחותים רגילים עלולים להקצות מקדמים מנוגדים ולא יציבים למאפיינים כמעט זהים. הניסוי משנה את…

מניותריבוי נכסיםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

תצורה זו מתארת תיקי מניות US חודשיים בלונג ובשורט, המדורגים לפי מאפייני חברות. היא מגדירה יקום של תצפיות מלאות בלבד עם 46 מאפיינים, החלטות בסוף החודש, ביצוע בפתיחת המושב הבא, משקל שווה לרגלי הלונג והשורט ועלויות עסקה משמעותיות, לרבות עלות השאלת ניירות ערך.…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםמומנטוםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מדריך זה מתאים שאלות סיבתיות לספריות Python ומבהיר את ההבדל בין אומדן אפקטים בהינתן מבנה סיבתי משוער לבין גילוי מבנים אפשריים מתוך הנתונים. הוא מציג למידת מכונה כפולה לאפקטים מותאמים של טיפול, זיהוי והפרכה מבוססי גרפים באמצעות DoWhy, ושיטות גילוי לסדרות זמן…

למידת מכונהסטטיסטיקהמניותקריפטו
Machine Learning for Trading

מסגרת זו מדגימה בדיקות איכות נתונים על נתוני US של מניות יומיים מסוג OHLCV. בדיקות מבניות בוחנות קשרים בין מחירים, מחירים חיוביים, נפח לא שלילי, ערכים חסרים, תאריכים כפולים, סדר כרונולוגי, מחירים מיושנים ותשואות קיצוניות. המחברת בודקת שהאימות פועל באמצעות…

מניותסטטיסטיקהניהול סיכוניםשווקי ארצות הברית
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מודל של גורם היוון סטוכסטי לתמחור חתך רוחב של תעודות סל. במקום לאמוד בנפרד את חשיפות הקרנות ואת תשואות הגורמים, היא מאמנת רשתות למצוא סדרת גורמי היוון משותפת שהקווריאציה שלה עם תשואות הקרנות מסבירה את התשואות הממוצעות. מטרת האימון היא למזער…

למידת מכונההשקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסננת מאפיינים פיננסיים ומאפיינים הנגזרים ממודלים לפי יכולתם לדרג קרנות סל על פי תשואות בתקופות הבאות. היא מחשבת מקדם מידע לכל תאריך, באמצעות השוואת הדירוגים הבין-חתכיים של כל מאפיין לדירוגי התשואות העתידיות, ואז בוחנת את סדרת הזמן שנוצרה. הניתוח…

מניותסטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת אם ייחוסי מאפיינים של SHAP יציבים דיים כדי לתמוך בצמצום מודל, בהחלטות סיכון או בדיווח. במשימת חיזוי של ETF, היא מחפשת תחילה דוגמאות בדיקה שהתחזיות בהן קרובות אך פרופילי SHAP שלהן שונים. לאחר מכן היא משווה פרופילי ייחוס ממודלי LightGBM שאומנו…

למידת מכונהסטטיסטיקהמניות
Machine Learning for Trading

תצורה זו מתארת אסטרטגיית מניות US יומית מסוג לונג-שורט, שמדרגת יקום מניות רחב לפי תחזיות מודל, קונה את מניות העשירון העליון ומוכרת בחסר את מניות העשירון התחתון, במשקולות שוות בתוך כל קבוצה. היא מפרטת ביצוע בפתיחת יום המסחר הבא, גודל פוזיציה במניות שלמות, הון…

מניותשווקי ארצות הבריתבניית תיקביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

כלי נתונים זה תומך בעבודה עם מערך הנתונים לתמחור נכסים של Chen, Pelger ו-Zhu, הכולל תשואות מניות, מאפייני חברות, סדרות מאקרו-כלכליות וטנזורי מאפיינים מלפני הפיצול. שיטת ההמרה שלו יוצרת קובצי Parquet מטנזורי האימון, האימות והבדיקה שפורסמו. מכיוון שהארכיון…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקה