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

652 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחברת זו מחילה כללי סטופ־לוס, סטופ נגרר ויציאה לפי זמן שהוגדרו מראש על אות או אסטרטגיית הקצאה בעלי הדירוג הגבוה ביותר בתיקוף עבור כל אופק תשואה של חוזים עתידיים. כל כלל נבחן בפני עצמו מול אסטרטגיית הבסיס שלו, עם פרמטרים שנקבעו מראש ולא כווננו לפי מסלול המחיר…

חוזים עתידייםקאריחזרה לממוצעניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מריצה תצורת מניות US שנבחרה קודם על תחזיות לתקופת הבדיקה השמורה. המודל, התחזיות, המקצה, הריכוזיות, שכבת הסיכון, תדירות האיזון מחדש והנחות עלויות העסקה שנבחרו עוברים משלבים קודמים. השיטה המרכזית היא לגזור את קבוצת התחזיות המתאימה לתקופת הבדיקה השמורה…

מניותשווקי ארצות הבריתבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת התאמה של Diffusion-TS ליצירת סדרות תשואה סינתטיות של ETF. מודל הסרת הרעש חוזה את הסדרה הנקייה כסכום של מגמה פולינומית, רכיב עונתי של פורייה ורכיב שארית, בעוד פונקציית הפסד משולבת בתחום הזמן ובתחום פורייה מעודדת נאמנות הן ברמת נקודה והן…

למידת מכונהסטטיסטיקהתנודתיותריבוי נכסים
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

המסמך מסביר מדוע משתמשים ב־TabM למידול נתוני פאנל של מימון בחוזים תמידיים: התשתית העצבית המשותפת שלו משלבת את כל תכונות הקלט, ואילו שכבות לא־ליניאריות יכולות לייצג אינטראקציות. בניגוד לעץ שבוחר תכונה אחת בכל פיצול, תכנון זה יכול להשתמש יחד בעמודות מתואמות.…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
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

ניתוח זה אומד אם מומנטום ללא התקופה האחרונה קשור לשינוי סיבתי בתשואות העתידיות של קרנות סל, במקום לשאול עד כמה מומנטום חוזה תשואות. למידת מכונה כפולה ממדלת את התוצאה ואת הטיפול באמצעות משתנים מבלבלים מוצהרים, ואז אומדת את הקשר מתוך החלקים שהמודלים האלה אינם…

למידת מכונהסטטיסטיקהמומנטוםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

שיטה זו ליצירת מדד ייחוס מפיקה סדרת תשואות יומית שוות־משקל מהנכסים שהוגדרו במקרה הבוחן. תחילה היא לוקחת את מחיר הסגירה האחרון של כל סמל בכל סשן, ואז מחשבת תשואות מסגירה לסגירה וממוצעת את התשואות הזמינות בין הסמלים. סמל נכלל רק כאשר יש לו מחירים בסשנים…

בדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיקסטטיסטיקהניהול סיכונים
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

ניתוח זה מאפיין יקום קבוע של 100 קרנות סל בתשע קבוצות נכסים. הוא בודק כיסוי לפי קרן ושנה, מוודא שפאנל המחירים תואם לתצורת הקבוצות, בוחן ערכים חסרים וסדר OHLC, ומשווה נפחי מסחר בין הקבוצות. הוא גם מסביר שמחירי הסגירה כבר מתואמים לפיצולים ולדיבידנדים, ולכן…

ריבוי נכסיםסטטיסטיקהניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת מודלים מסוג Gradient Boosting לחיזוי תשואות וכיוון בחוזים תמידיים בקריפטו. רשת החיפוש משנה את קיבולת העצים ואת פונקציית ההפסד, לרבות מטרות של שגיאה בריבוע, שגיאה מוחלטת ו־Huber, תוך ניקוד המודלים בנקודות שונות במהלך האימון. היא מסבירה כיצד…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהמומנטום
Machine Learning for Trading

מסמך זה מציג את תשתית הרשת העצבית PatchTST לחיזוי סדרות זמן רב־משתניות. היא מחלקת כל סדרת קלט למקטעים חופפים, מקרינה כל מקטע למרחב תכונות נלמד, מוסיפה קידודי מיקום ומעבדת את הרצף שנוצר באמצעות שכבות מקודד Transformer מוערמות. המקודד מטפל בכל משתנה קלט בנפרד…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לשחזר קטלוג ניסויי מודל מתוך מרשם של מקרי בוחן ולהשוות את תוכנו ל-MLflow. היא עוקבת אחר ניסויים דרך ריצות אימון, קבוצות תחזיות וריצות בקטסט, ומקשרת כל שלב לקודמו. מפרטים שעברו תקנון מקבלים גיבובים דטרמיניסטיים, המאפשרים לזהות ריצות…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכונים
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 בונה מסגרת ממוצע-שונות המושקעת במלואה ובלונג בלבד עבור יקום מגוון של ETF. היא יוצרת תיקים אפשריים וחזית יעילה, ואז פותרת עבור משקלים של שארפ מרבי ושונות מזערית באמצעות תשואות וקווריאציות משוערות. היא גם משווה תיקים שעברו אופטימיזציה לחלופות פשוטות…

ריבוי נכסיםבניית תיקסטטיסטיקהניהול סיכונים
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 מודדת כיצד עלויות ביצוע משפיעות על תצורת החוזים העתידיים התמידיים בקריפטו שכבר נבחרה. היא מקבעת את המודל, את נקודת הביקורת, את כלל הכניסה, את ההקצאה ואת בקרת הסיכון, ואז מריצה מחדש בקטסטים על פני רשת של עלויות הלוך ושוב ביחס לשווי הנקוב שנסחר. הפלט…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
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

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 בונה בקטסט רוטציה חודשי של ETF, מתשואות התיק ועד לעסקאות מדומות. היא מדרגת עשר קרנות לפי תשואות מותאמות סיכון בתקופה הנגררת, מחילה משטר של עקום תשואות האוצר כדי לבחור בין המובילות לבין הקצאה הגנתית לאג״ח, ומבצעת עסקאות בפתיחת המסחר של המושב הבא.…

בדיקת ביצועים היסטורייםמומנטוםביצוע פקודותבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת את TabM, אנסמבל עצבי עם שיתוף משקולות, על מערך של מאפייני חוזים עתידיים תמידיים של מטבעות קריפטוגרפיים. חברי האנסמבל חולקים עמוד שדרה עצבי אך משתמשים בווקטורי קנה מידה ובשכבות פלט נפרדים, וכך משלבים יצירת אנסמבל יעילה עם אינטראקציות לא…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים