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

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

הפרק טוען שמשמעת מחקרית שניתן לחזור עליה היא מקור עמיד יותר ליתרון במסחר מכל אסטרטגיה יחידה. הוא מציג תהליך עבודה המבוסס על השערות הניתנות להפרכה, הערכה מחוץ למדגם ותיקונים לבדיקות מרובות, כדי לצמצם הטיה. הדיון סוקר לאחר מכן תפקידים ומוסדות בקריירה כמותית,…

למידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכוניםמימון מבוזר (DeFi)
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 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

מחברת זו מדגימה כיצד מעטפת ברוקר יכולה לדחות פקודות לא בטוחות באמצעות מגבלות על גודל פקודה ופוזיציה, תקרות לקצב פקודות, הגבלות נכסים ומתג עצירת חירום קבוע. ברוקר סינתטי הופך את ההחלטות לגלויות: פקודות שנוסו מתקבלות או נחסמות עם הסבר, וכך הדוגמאות מבודדות…

ניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציהביצוע פקודות
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

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 אומדת אם ציון התקן של הפרמיה בחוזה תמידי בקריפטו משפיע על תשואות שמונה השעות הבאות, כאשר שלושה גורמים מוצהרים — תנודתיות המחיר, שיעור המימון וסטיית הפרמיה הממוצעת — מוחזקים קבועים. מכיוון שהטיפול הוא רציף, היעד הוא שיפוע המתאר את השינוי בתשואה…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
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 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

ניתוח גישוש זה מאפיין נתוני OHLCV שעתיים של חוזים תמידיים בקריפטו לצד מדד פרמיה המתעדכן כל שמונה שעות. הוא בוחן כיסוי לפי סמל ותאריך, שינויים בחברות בחוזים, יחידות והתפלגות הפרמיה, תקינות OHLC, ערכים חסרים ויישור בין מחירים שעתיים לתצפיות פרמיה בתדירות נמוכה…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקה