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

81 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לבנות היסטוריית מחירים רציפה של חוזים עתידיים מתוך חוזים נפרדים שפוקעים במועדים שונים. היא מזהה חוזים בחודש הקרוב לפי נפח המסחר, מחילה אילוץ שמונע חזרה לאחור כדי למנוע החלפות שגויות, ומשווה בין תזמון גלגול לפי לוח השנה לבין פעילות מסחר…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו קובעת קו בסיס בשלב האות להערכת תחזיות מודל על חוזים עתידיים של CME. בכל החלטה שבועית היא מדרגת מוצרים לפי תשואה חזויה, קונה את הקבוצה העליונה, מוכרת בחסר את הקבוצה התחתונה ומעניקה לכל פוזיציה משקל שווה. היא משנה את מספר המוצרים בכל צד כדי להראות…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיקביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר שלושה מאפיינים מבוססי מודל שנבנו מקארי בחוזים עתידיים: תחזית ARIMA לקארי של הסשן הבא, מדדי פורייה מתגלגלים של אורכי מחזור נבחרים, ומודל מרקוב חבוי בעל שני מצבים שמסיק את משטר השוק מתוך הקארי הממוצע. הלקח המרכזי הוא משמעת בזמן: יש לאמוד פרמטרים רק…

חוזים עתידייםקארילמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר קו בסיס לאימות תחזיות מודל על חוזים עתידיים CME. בכל החלטה שבועית המוצרים מדורגים לפי התשואה החזויה; הקבוצה העליונה מוחזקת בלונג והתחתונה בשורט, במשקל שווה בכל צד. מספר המוצרים בכל צד נסרק על פני ערכים הנגזרים מהיקום הסחיר, כדי להראות כיצד…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיקניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

הניתוח משווה השפעות טיפול רשומות של למידת מכונה כפולה מתשעה מקרי בוחן במסחר. הוא טוען תוצאות עדכניות ממרשם כל מחקר, בודק את תקינות המרשם ותוויות כפולות ומבהיר את היקף הכיסוי. ההשפעות ומרווחי הסמך נשארים ביחידות המקוריות שלהם, בעוד סטטיסטיקות HAC תומכות…

סטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםמניות
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה את מכניקת הבקטסטינג של חוזים עתידיים באמצעות דוגמת מומנטום לונג־שורט בכמה סוגי נכסים. היא מסבירה כיצד מפרטי החוזה ממירים תנועות מחיר לרווח והפסד בדולרים באמצעות מכפילים, וכיצד החשיפה הנומינלית קובעת את גודל הפוזיציה בחוזים. היא משווה עמלות…

חוזים עתידייםמומנטוםבדיקת ביצועים היסטורייםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר מערך נתונים ותהליך עבודה לחקר חוזים עתידיים תמידיים על מטבעות קריפטוגרפיים לצד מדד הפרמיה שלהם. הוא מפרט תצפיות OHLCV שעתיות OHLCV וקריאות פרמיה בכל שמונה שעות על פני יקום שהוגדר, לצד שלבי הורדה, טעינה, סינון ואפיון בסיסי. מדד הפרמיה מוגדר כהפרש…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםחוזים עתידייםארביטראז׳
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת כיצד עלויות עסקה משפיעות על תצורה קבועה של חוזים עתידיים ב-CME, שנבחרה במקום אחר בתהליך המחקר. היא מחילה רשת עלויות כוללת, מחלקת כל רמה שווה בשווה בין עמלה לסליפג׳, ומשמרת בבקטסטים את שכבת הסיכון שנבחרה, מפני שהיא משנה את הפוזיציות ואת…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר מערך נתוני חוזים עתידיים של CME עם נרות שעתיים ויומיים, חוזים רציפים של החודש הקרוב ושתי תקופות נדחות בכמה קבוצות מוצרים. הוא מסביר את כיסוי מערך הנתונים, השדות ואפשרויות הטעינה, וכן נתוני הפוזיציות השבועיים הקשורים של CFTC. מבנה התקופות תומך…

חוזים עתידייםקאריסחורותמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

המסמך מציג גורמים חבויים כמניעים משותפים לתשואה, המוסקים מתנועה משותפת בין חוזים עתידיים ולא מסופקים כמנבאים בעלי שם. הוא משווה שתי גישות המותאמות בתוך כל קפל אימון. ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) מוצא כיוונים לינאריים שמסבירים את רוב שונות התשואה, ואילו גישת…

חוזים עתידייםהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהבניית תיק
Machine Learning for Trading

המחברת מחילה תצורת חוזים עתידיים CME שנבחרה קודם לכן על חיזויי holdout, תוך שימוש במקצה הנכסים, בלוח האיזון מחדש, בכללי הריכוז ובהנחות עלויות העסקה שנקבעו. הנקודה המתודולוגית המרכזית היא להקפיא את הבחירות האלה לפני הערכת ה-holdout: שינוי של פרמטר כלשהו לאחר…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מתארת כיצד לבחור תצורה למקרה בוחן של חוזים עתידיים CME מתוך בקטסטים רשומים של אימות. היא מאגדת מועמדים משלבי האות, הקצאת הנכסים וניהול הסיכונים, ואז בוחרת את התצורה עם ה-Sharpe הגבוה ביותר באימות. שני אופקי התשואה נבחנים יחד, והרצות רגישות לעלויות…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מקרה בוחן זה בודק אסטרטגיות שבועיות לונג־שורט המדורגות לפי קארי, על פני מגוון חוזים עתידיים מסוג CME, תוך שימוש בנתונים יומיים, בהערכת מודל ווק-פורוורד ובעלויות עמלות, מרווחים וסליפג׳ בגלגול. הוא משווה את איכות האותות בין משפחות מודלים, ואז מעריך הקצאת תיק,…

חוזים עתידייםקארילמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מודל עצבי של גורם היוון סטוכסטי עבור פאנל של חוזים עתידיים מסוג CME. המודל משתמש הן בתשואות המוצרים והן במאפיינים נצפים, כגון קארי, מומנטום ותנודתיות, כדי לבנות גורמים חבויים ולהפיק תחזיות לאופקי תשואה עתידיים שהוגדרו מראש. הוא מנוגד ל־PCA,…

חוזים עתידייםלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמיםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לבנות מאפיינים מנתונים שמעבר להיסטוריית המחירים של נכס יחיד. היא גוזרת תשואת גלגול שנתית של חוזים עתידיים ממחירי החוזים הקרובים והדחויים הנצפים באותו זמן, ומשתמשת בשלוש תקופות לפדיון כדי לחשב שיפוע מנורמל של העקום ועקמומיות בצורת פרפר.…

חוזים עתידייםאופציותקאריתנודתיות
Machine Learning for Trading

המחברת בוחנת תוצאות שנשמרו מביקורת אסטרטגיות אמיתיות, המשווה את מנוע LEAN לפרופילי Backtest תואמים של ML4T. היא מזהה את עומסי העבודה לפי מחלקת נכסים הנתמכים על ידי הקלטים שהוקפאו, ומדווחת על ראיות להתאמה בין מילויים, הערכות שווי, חותמות זמן של הערכות השווי,…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותמניותחוזים עתידיים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדווחת על השוואות התאמה בין Backtrader, Zipline Reloaded ומסגרת מסחר פנימית באסטרטגיות נבחרות ממקרי בוחן אמיתיים. היא כוללת השוואות של ETF ושל פאנל מניות US בשני המנועים החיצוניים, וכן השוואות של חוזי CME ושל FX המצוטטים ב-USD עבור Backtrader.…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקמניות
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה מעריך את TabM, אנסמבל עצבי חסכוני בפרמטרים, על אותן שורות מאפייני חוזים עתידיים CME נקודתיות בזמן ועל אותם קפלי ווק-פורוורד שמשמשים משפחות מודלים אחרות. הוא מציג את TabM כדרך למצע שונות בין מודלים תוך שיתוף רוב הפרמטרים, ומשנה את קיבולת המודל…

חוזים עתידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה סקר אבחוני רב-פעמי למערכי נתונים פיננסיים לפני עיבוד מקדים או הנדסת מאפיינים. היא בודקת את סוג הנתונים של אינדקס הזמן, חותמות זמן חסרות, סדר וייחודיות; מוצאת כפילויות מדויקות וכאלה המבוססות על מפתחות; מודדת ערכים חסרים לפי שדה, נכס ותאריך;…

סטטיסטיקהמניותקריפטוחוזים עתידיים
Machine Learning for Trading

הערכת מאפיינים זו מסננת מועמדים פיננסיים ומבוססי מודל מול תשואות עתידיות בחוזים עתידיים של CME. לכל מאפיין היא בודקת כיסוי נתונים והתיישנות, מודדת מתאם דירוג יומי בחתך הרוחבי בין ערכי המאפיינים לתשואות העתידיות, מתאימה את אי-הוודאות לחלונות תשואה חופפים…

חוזים עתידייםסטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת בוחנת כיצד רגולריזציה משפיעה על מודל חוזים עתידיים CME שנבנה ממשפחות מאפיינים מתואמות, ובהן קארי, שארפ מתגלגל, מומנטום ומדדי תנודתיות. היא משווה בין Ridge,‏ Lasso ו־ElasticNet: Ridge מכווץ מקדמים תוך שמירה על המאפיינים, ואילו Lasso יכול לאפס מקדמים;…

חוזים עתידייםלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
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 מפתחת מסגרת המודעת ליחידות לאומדן עלויות מסחר במניות, תעודות סל, חוזים עתידיים, מטבע חוץ וחוזים תמידיים בקריפטו. תחילה היא מבחינה בין נפח מסחר לבין מדדי פעילות שאי אפשר להמיר למחזור כספי, ואז שומרת על המכנה של העמלה בכל זירת מסחר עד שפרטי העסקה…

ביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקניהול סיכוניםחוזים עתידיים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה מודלי רצף LSTM ו-NLinear לחיזוי חוזים עתידיים. בניגוד למודלים המשתמשים בשורת מאפיינים אחת לכל החלטה, מודלי רצף צורכים חלונות מסודרים של תצפיות עבר ועשויים ללמוד דפוסים שתקצירים קבועים מחמיצים. NLinear חוזה שינויים ביחס לערך האחרון בכל חלון;…

חוזים עתידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים