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

המסמך מציג את NLinear, מודל רצף מינימלי לחיזוי תשואות מניות NASDAQ-100 מתוך מאפיינים תוך-יומיים. הוא משתמש בחלון עבר קבוע, מחסיר את התצפית האחרונה כדי שהמודל יעבוד עם שינויים ולא עם רמות, וממפה את המאפיינים שנוצרו דרך שכבה ליניארית אחת. הגדרה זו מסייעת…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

חומר זה מסביר כיצד להעריך אסטרטגיה שנבחרה על נתוני אימות באמצעות תחזיות מהחזקה נפרדת של 2021. הוא משאיר קבועים את הקצאת הנכסים, הריכוזיות, בקרות הסיכון, לוח המסחר והעלויות שנבחרו, ומשנה רק את התחזיות שסופקו לאסטרטגיה. מערך תחזיות ההחזקה בצד מקושר לתצורת…

מניותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםבניית תיק
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר צינור עיבוד הממיר דיווחי SEC 8-K לאירועים תאגידיים מובְנים. מודל שפה מחלץ קשרים בין אירועים, בעוד שבדיקות סכמה מפורשות מאמתות שמות ישויות, סוגי קשרים, קטגוריות ותאריכים. נרמול דטרמיניסטי מתקן את עיצוב הישויות; רשומות עם ערכים שאינם נתמכים נשארות…

מסחר מונחה אירועיםלמידת מכונהסטטיסטיקהמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מודול זה מתאר העברת רישום לאחר שספרייה שינתה את מספור קיפולי הווק-פורוורד, תוך השארת חלונות התאריכים והערכים המותאמים ללא שינוי. מכיוון שמזהי קיפולים מופיעים במפרטי אימון, במפתחות תחזיות, בטביעות אצבע של קלט, בפרמטרי מודל, בארטיפקטים ובגיבובים בהמשך, שינוי…

בדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת הפקת תחזיות לחלון ההחזקה בצד של מקרה בוחן במניות US, לאחר בחירת תצורה בקיפולי אימות. היא פותרת את התצורה שנבחרה, משמרת את בחירת נקודת הביקורת שלה, ובונה מפרט אימון חדש באמצעות נתונים הזמינים לפני תחילת תקופת ההחזקה בצד. מאגר תוויות מונע…

מניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד מודלים חבויים של מרקוב מסיקים מצבי שוק בלתי נצפים מתוך תשואות ותנודתיות אחרונה. תחילה היא קובעת כללי השוואה פשוטים: סף במדד תנודתיות להגדרת לחץ, ומחיר ביחס לממוצע נע ארוך להגדרת מגמה. דוגמה של שני מצבים ממחישה את אלגוריתם החזית, שמעדכן את…

למידת מכונהסטטיסטיקהתנודתיותאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

המחברת מרכיבה צינורות עבודה מקצה לקצה למניות יומיות ולחוזים עתידיים תמידיים על קריפטו בתדירות שעתית, הכוללים איסוף, אימות, תיוג מקור ואחסון. דוגמת המניות משלבת נתוני WikiPrices היסטוריים עם פיד עדכני יותר של Yahoo. מכיוון שספקי הנתונים משתמשים בהיסטוריות…

מניותקריפטוחוזים עתידייםמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מסגרת לבדיקת השאלה אם האיכות הנראית לעין של אות מומנטום נשמרת תחת בחירות מחקר סבירות. באמצעות נתוני ETF אמיתיים מלפני תקופת ההחזקה בצד, היא משנה פרמטר אחד של תקופת ההסתכלות בכל פעם ומודדת מקדמי מידע רוחביים עם סטטיסטיקות מותאמות HAC. במקום…

מניותמומנטוםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת משווה שתי דרכים לחלוקת פקודת מניות גדולה לפקודות משנה לאורך יום מסחר. TWAP שולח כמויות שוות בקירוב בכל מרווח ואינו דורש תחזית שוק. VWAP מקצה מניות לפי פרופיל נפח תוך-יומי משוער, במטרה לסחור יותר כאשר הנזילות בדרך כלל גבוהה יותר. הפרופיל מותאם על סמך…

מניותביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד להשוות מודלי חיזוי לאופציות S&P 500 בלי לאפשר למדגמי הערכה חלקיים או לא תואמים לעוות את התוצאות. היא מזהה כל מודל לפי משפחה, תצורה ונקודת ביקורת, בודקת שהתחזיות עומדות בחוזי הזכאות הרשומים שלהן, ומוודאת שלאוכלוסיות יש זהות משותפת של אימות…

אופציותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מרווחי אי־ודאות לתשואות עתידיות של ETF באמצעות רגרסיית Ridge ושלוש שיטות קונפורמיות: חיזוי קונפורמי מפוצל, רגרסיית כמותונים קונפורמית מותאמת והסקה קונפורמית אדפטיבית. היא מעריכה אותן בקיפולי ווק-פורוורד ומסבירה את כלל הכיול במדגם סופי: לבחור את…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משתמשת בלמידת מכונה כפולה כדי להעריך אם ציון z של פרמיה בחוזים עתידיים תמידיים קשור לתשואה בשמונה השעות הבאות, לאחר התאמה לשישה משתני בקרה שנמדדו לפני הטיפול. היא משווה השפעות במשטרי תנודתיות גבוהה ונמוכה באמצעות התאמות נפרדות ואינטראקציה בין הטיפול…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה מקודד אוטומטי מותנה הממדל תשואות מניות כעומסי גורמים התלויים במאפיינים, כפול גורמים חבויים. תחילה היא אומדת תשואות של תיקים המנוהלים לפי מאפיינים בהתאמת ריבועים פחותים חתכית משותפת, ולאחר מכן מאמנת רשתות עצביות לשחזור תשואות בו-זמניות. מתאם…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהבניית תיק
Machine Learning for Trading

מדריך מערך נתונים זה מתאר אוסף של חוזים עתידיים רציפים של CME, הכולל מדדי מניות, ריביות, אנרגיה, מתכות, מטבעות, חקלאות ובעלי חיים. הוא מסביר את נתוני המקור השעתיים ואת התדירות היומית הנגזרת, כמה מועדי חוזה, הגדרות מוצרים וסינון באמצעות טוען נתונים. תהליך…

חוזים עתידייםריבוי נכסיםסחורותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת כיצד כללי הקצאה משפיעים על אסטרטגיות ETF לאחר שמודל כבר דירג את הנכסים. היא משאירה את קבוצות התחזיות ולוח האיזון מחדש קבועים, בוחרת את אותו סל של נכסים מובילים בכל השוואה ומשנה את המשקולות בתוך הסל. השיטות כוללות משקל שווה, שקלול לפי ציון,…

מניותבניית תיקקביעת גודל פוזיציהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה מודלים ליניאריים על תכונות ETF שנבנו מחלונות תשואה חופפים וממדדי מומנטום, תנודתיות ומתנדים קשורים. מנבאים כאלה מתואמים זה עם זה, ולכן מקדמי ריבועים פחותים רגילים אינם יציבים. הניסוי מתאים תצורות Ridge,‏ Lasso ו-ElasticNet על פני קפלי אימות…

ריבוי נכסיםלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בודקת אם בניית תיק יכולה להציל אסטרטגיית NASDAQ-100 בכל נר שהפסידה בגלל עלויות. היא בוחרת תחזיות בסיס מובילות לפי יקום הבחירה שהוגדר, ואז מריצה השוואות הקצאה על היקום המלא. הסריקה משנה את מספר ההחזקות ומשווה הקצאה במשקל שווה, לפי ציון ולפי תנודתיות…

מניותבניית תיקקביעת גודל פוזיציהביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו לוקחת תצורות תחזית מובילות באימות מקו בסיס של שלב האותות המשוקלל שווה ובודקת שיטות הקצאה חלופיות על אותן תחזיות. היא משווה שקלול לפי ציון ושקלול קונפורמי לתנודתיות הפוכה, שוויון סיכון, אופטימיזציית ממוצע-שונות ושוויון סיכון היררכי, תוך שינוי מספר…

מניותבניית תיקקביעת גודל פוזיציהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה את ביצועי קבוצות תחזיות ETF רשומות לאחר המרתן לתיקים. היא משלבת כל קבוצת תחזיות אימות עם שיטות כניסה מוגדרות, כגון מספרים שונים של החזקות מובילות, תוך שמירה קבועה על לוח המסחר, תדירות האיזון מחדש והנחות העמלות והסליפג׳ המוצהרות. לפני הסריקה,…

מניותבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיקניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

פרק זה מתאר מסלול ממחקר לביצוע חי, המבוסס על לוגיקת אסטרטגיה שיכולה לפעול בבקטסט, במסחר נייר ובמסחר חי. הוא עוסק באינטגרציות עם ברוקרים ופלטפורמות, מחזורי פריסה, בדיקות התאמה בין נתונים ותכונות, טיפול במחזור חיי פקודה ומוכנות תפעולית. תהליך העבודה של הפקודה…

ביצוע פקודותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה תכונות להשערה חתכית: פוזיציות לונג יקרות במיוחד בחוזים עתידיים תמידיים עשויות להקדים חולשה יחסית כאשר עסקאות צפופות מתפרקות. היא ממירה שיעורי מימון ונתוני מדד פרמיה לרמות, ציוני תקן היסטוריים, דירוגים בתוך מועדי סליקה, מדדי דעיכה ותכונות התניה…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםקאריבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

פרק זה ממפה נתונים פיננסיים ממקורות שוק, יסוד וחלופות, ואז משווה כיצד סוגי נכסים משפיעים על משמעותם של מחירים, נזילות ותצפיות. הוא מדגיש שחותמות זמן, התאמות, מזהים ועדכונים הם חלק מהגדרת מערך הנתונים ויכולים לשנות מסקנות מחקר. דוגמאות כוללות מחירי מניות…

ריבוי נכסיםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת מודל LSTM החוזה תשואות מתוך חלונות מסודרים של תכונות מניות בפאנל מניות US. בניגוד למודל טבלאי שטוח, LSTM מעבד ימי מסחר ברצף ונושא מצב חבוי לאורך כל חלון. שערים נלמדים שולטים במידע החדש שנכנס למצב, במידע הקודם שנזרק ובמידע שנחשף לצעד הבא.…

למידת מכונהמניותשווקי ארצות הבריתבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה את TimeGAN, מודל גנרטיבי חוזר ואדברסרי ליצירת רצפים פיננסיים סינתטיים. חמשת הרכיבים שלו לומדים הטמעה ושחזור, חוזים מצבים חבויים עוקבים, מייצרים רצפים מרעש ומבחינים בין רצפים שנוצרו לרצפים אמיתיים. האימון מתקדם דרך למידת ייצוג, פיקוח זמני…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים