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 מתארת תהליך עבודה להפקת מאפייני מסחר מדיווחי MD&A רבעוניים של חברות S&P 500. היא משתמשת בתאריכי קבלת הדיווחים כעוגן לנקודת הזמן, מאחדת דיווחים מרובים של חברה באותו תאריך לתקופה העדכנית ביותר, ומפיקה שני אותות: סנטימנט ברמת מקטע באמצעות FinBERT, שמצטבר…

מניותלמידת מכונהסנטימנט שוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

פרק זה סוקר למידה עמוקה לסדרות עתיות דרך שאלה מעשית: מתי סדר התצפיות מכיל מידע שחיזוי בחתך רוחב מחמיץ, ואילו תכנוני מודל יכולים לנצל אותו? הוא מכסה רשתות חוזרות ואת עומס האימון הסדרתי שלהן, מודלי פירוק כגון N-BEATS, גישות מבוססות קשב, קונבולוציות עתיות,…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת את TabM, ארכיטקטורה עצבית לטבלאות המשתפת רשת תכונות דו־שכבתית בין חברי אנסמבל. כל חבר משנה את הייצוג המשותף באמצעות וקטור שנלמד עבורו ומשתמש בשכבת פלט משלו; ממוצע תחזיות החברים נועד לשמר את מגוון האנסמבל בעלות נמוכה יותר מאימון רשתות מלאות…

אופציותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו משתמשת ב-SHAP להסברת תחזיות רגרסיית Ridge לתשואות ETF. במודל ליניארי, לייחוסי תכונות יש קשר בצורה סגורה למקדמים המותאמים ולסטיות מערכי תכונות הרקע, כך שהניתוח יכול לבדוק את המסביר מול פירוק מדויק. היא מדגימה חשיבות גלובלית, הסבר מפל לתחזית יחידה…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה ניתוח רכיבים ראשיים אינסטרומנטלי (IPCA), גישת גורמים חבויים לחיזוי תשואות על סמך מאפייני חברות. במקום להקצות לכל מאפיין משקל תשואה ישיר, IPCA ממדל את החשיפות של כל חברה לגורמים כפונקציה ליניארית של מאפייניה. המיפוי המשותף נאמד על פני הפאנל,…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת יצירת מערך תחזיות מחוץ למדגם עבור מודל אופציות S&P 500 שנבחר בעבר. היא מקבעת את התצורה על סמך תוצאות ולידציה, מתאימה אותה מחדש לנתונים שלפני קבוצת הבדיקה ורושמת תחזיות לחלון הבדיקה. בדיקת זהות האימון מבחינה בין התאמה מחדש אמיתית לבין תחזיות…

אופציותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

כלי זה מתאר שיטה להסברת תשואות אסטרטגיה באמצעות מודלים של שלושה או חמישה גורמי Fama–French, עם אפשרות לכלול מומנטום. הוא מתאים נתוני גורמים יומיים לתשואות האסטרטגיה, מזהה את תדירות התשואה ומחשב תשואות גורמים מצטברות כשהאסטרטגיה נצפית בתדירות נמוכה מיומית.…

השקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהניהול סיכוניםבניית תיק
Machine Learning for Trading

ניתוח זה משווה משפחות מודלים רשומות בפאנל ETF רב־נכסי, באמצעות תוצאות ולידציה בווק-פורוורד. המודלים חוזים תשואות ל-21 ימי מסחר ומוערכים באמצעות מקדמי מידע בחתך רוחב, המודדים עד כמה התחזיות מדרגות קרנות בכל תאריך. המחברת מדגישה רווחי סמך ועקביות ברמת הקפל…

ריבוי נכסיםמניותמומנטוםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת תכנון יציאה משתי מודלים על נתונים שעתיים של חוזים תמידיים BTC, ETH ו-SOL. מסווג כניסה מזהה תשואות עתידיות חריגות בעוצמתן; ההסתברות החזויה שלו מצטרפת לתכונות טכניות במודל נפרד, שמעריך אם התשואה ב-24 השעות הבאות תהיה שלילית. הסתברות הכניסה…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר כלי עזר למערכי נתונים להכנת פאנלים של סדרות זמן לאימון מודלים ולהסקה מתגלגלת. מערך האימון מחזיר רצפים מחליקים של מאפיינים, תשואות עתידיות, סולמות תנודתיות ומסכות, עם אפשרות להגדיר אורך רצף, גבולות תאריכים ודילוג. גבולות התאריכים ממופים לתאריכי…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיקביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מאפיינים הנגזרים ממחיר לצורך דירוג יקום רחב של מניות US. היא מתארת משפחות של מומנטום, תנודתיות, ממוצעים נעים ומדדים טכניים, ואז מעריכה אותם מול תווית תשואה עתידית למושב מסחר אחד. כלל התכנון המרכזי שלה הוא לחשב מאפיינים מתגלגלים לכל מניה על פני…

מניותשווקי ארצות הבריתאינדיקטורים טכנייםמומנטום
Machine Learning for Trading

פרק זה מציג ניהול סיכונים כחלק מתכנון אסטרטגיה ומתפעול בזמן אמת. הוא עוסק במדידת סיכון זנב באמצעות ערך בסיכון וערך מותנה בסיכון, בעומק הירידה משיא לשפל ובהתאוששות ממנה, בפירוק חשיפות, בבדיקות לחץ, בבקרות אדפטיביות ובממשל. השיטות המתוארות כוללות אומדני זנב…

ניהול סיכוניםתנודתיותבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

ניתוח זה משווה תחזיות אימות מכמה משפחות מודלים למימון בחוזים עתידיים תמידיים. הוא מסביר שמקדם מידע מודד דירוג של תשואות עוקבות, AUC מודד את יכולת המודל להבחין בין תוצאות חיוביות לשליליות, והפסד לוג בוחן את איכות ההסתברויות ומעניש טעויות שנעשו בביטחון רב.…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

חקר מקרה זה בוחן נתוני שווי כולל נעול של DeFi Llama כקלט אפשרי לצינור מחקר מסחר ב-Ether. הוא מפריד בין עוצמת האות, איכות הנתונים, התאמה משפטית וערך מסחרי, ומתייחס לסוגיות משפטיות ולהיעדר גרסאות היסטוריות שניתנות לשחזור כתנאי סף מחייבים. שלוש טרנספורמציות של…

קריפטומימון מבוזר (DeFi)נתוני בלוקצ׳ייןסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה תשואות של גורמים שפורסמו כאבני בניין אפשריות לתיק. היא מפרידה בין שלוש שאלות: האם התשואה הממוצעת של גורם עוברת רף סטטיסטי תובעני, האם גורמים מפזרים זה את זה מסיבות שעשויות להחזיק מעמד, וכיצד הם התנהגו בתקופות משבר שנבחרו. היא מסתמכת על סדרות…

השקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהבניית תיקניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה יציאות ברמת הפוזיציה בחוזים עתידיים תמידיים בקריפטו, שנבחרו בשלב הקצאה מוקדם יותר. היא מגדירה סטופים קבועים להפסד, סטופים נגררים הקשורים למחיר הטוב ביותר של כל פוזיציה ויציאות לפי זמן לאחר תקופת החזקה שנקבעה. הגריד שהוצהר כולל ארבעה עשר…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה שכבות הגנה לסיכון בין בקטסטים של חקרי מקרה, לרבות כללי סטופ, סטופ נגרר, מגבלת הפסד, מפסק ירידה משיא לשפל ויעד תנודתיות. היא טוענת את תוצאות שכבות ההגנה מכל מחקר, בוחרת קו בסיס משלב הקצאת נכסים כשיש כזה ומשווה את ביצועי הבסיס לשכבות ההגנה. היא…

ניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

חקר מקרה זה מיישם עצי הגברת גרדיאנט על מאפייני מיקרו-מבנה של NASDAQ-100 כדי לחזות תשואות וכיוון בכמה אופקים תוך-יומיים. הוא משווה בין עצים למודלים ליניאריים: עצים יכולים לגלות קשרים מותנים, למשל שזרימת פקודות לא מאוזנת מתנהגת אחרת בהתאם למרווח, בעוד שמודל…

למידת מכונהמיקרו־מבנה השוקמניותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מרכיבה מערכת חיזוי בת ארבעה שלבים: צוות של סוכני מחקר, צבירת הסתברויות, דיון עימותי ומפקח שמזהה מחלוקות, מחפש ראיות מבהירות ומפיק הסתברות סופית. השפעת המפקח מותנית ברמת הביטחון שהוא מציין: אפשר להתעלם ממנו, לשלב את הערכתו עם התוצאה הקודמת או לאפשר…

למידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה אחזור יחסי דטרמיניסטי לחיפוש מבוסס הטמעות על מאגר של אחזקות 13 מוסדיות. היא יוצרת תמונת מצב בנקודת זמן על ידי שמירת הפוזיציה האחרונה שדווחה לכל מוסד לפני מועד חיתוך קבוע, ואז בונה שאלות על בעלי האחזקות הגדולים, בעלות משותפת והפוזיציות הגדולות…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו אומדת כיצד עלויות ביצוע עלולות לשחוק תשואות היפותטיות של אסטרטגיה תוך-יומית. תחילה היא מודדת מרווחי ציטוט משוקללי נפח בין רכיבי NASDAQ-100 באמצעות ציטוטים במרווחים של דקה, ומשתמשת בחציון מרווחי הרכיבים כעוגן אמפירי לעלות חציית המרווח. רכיבי עלות…

מניותביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה אימון של רשת יריבות יוצרת על מאפייני ETF מהונדסים תוך שימוש בפרטיות דיפרנציאלית. היא מציגה את פרמטרי הפרטיות אפסילון ודלתא, מסבירה מדוע DP-SGD מגבילה את הגרדיאנט של כל רשומה לפני צבירתו ומוסיפה רעש מכויל, ומשתמשת ב-Opacus לניהול גרדיאנטים לכל…

למידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכוניםמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת הסקה קלאסית בשיטת הריבועים הפחותים הרגילה על מאפייני ETF ועל תשואות עתידיות. היא סוקרת אומדני מקדמים, שגיאות תקן, סטטיסטיקות t, ערכי p ומבחנים להטרוסקדסטיות, למתאם אוטומטי בשאריות, לאי-נורמליות ולרב-קולינאריות. המדגם הוא פאנל לא מאוזן של נכס…

מניותסטטיסטיקהניהול סיכוניםלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר כלי עזר לטעינת הודעות ITCH מפוענחות של NASDAQ ולשחזור ספר פקודות של פקודות מוגבלות מתוך הוספות, מחיקות, ביטולים, ביצועי פקודות והחלפות. הוא עוקב אחר מספר המניות שנותרו בכל פקודה, כך שעדכונים מאוחרים יותר של הספר ישתמשו בכמות הנוכחית, ומטפל…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותמסחר בתדירות גבוהה