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

89 מסמכים

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 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

מדריך זה מתאים שאלות סיבתיות לספריות Python ומבהיר את ההבדל בין אומדן אפקטים בהינתן מבנה סיבתי משוער לבין גילוי מבנים אפשריים מתוך הנתונים. הוא מציג למידת מכונה כפולה לאפקטים מותאמים של טיפול, זיהוי והפרכה מבוססי גרפים באמצעות DoWhy, ושיטות גילוי לסדרות זמן…

למידת מכונהסטטיסטיקהמניותקריפטו
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
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה דוח שניתן לבקר עבור אסטרטגיית ביטקוין לונג בלבד, שנכנסת ויוצאת לפי ספי RSI. היא משווה תוצאות ברוטו ונטו, ואז מודדת ביצועים מול אסטרטגיית קנייה והחזקה המשמשת כמדד ייחוס, שהורצה עם אותם נתונים, תקופת חימום, חשיפה, ביצועי הוראות ועלויות. התאמת…

קריפטוחזרה לממוצעאינדיקטורים טכנייםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה בדיקה ממוקדת: האם ייצוג רצף שנלמד של מאפייני מימון בחוזים תמידיים משפר את הביצועים לעומת תקצירים שנבנו ידנית של הפרמיה, הפער בין מחירי החוזה התמידי למחירי הספוט. היא משווה את NLinear, שמחיל מיפוי ליניארי על שינויים בחלון התצפיות האחרון, ל-LSTM…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו הופכת דירוגי מודלים לתיקים פשוטים של חוזים תמידיים בקריפטו. בכל חותמת זמן של מימון, כלל כניסה בוחר חוזים מהחלק העליון או התחתון של הדירוג ומקצה להם משקולות שוות. שקלול שווה מספק נקודת ייחוס: כך אפשר לייחס את ההבדלים לדירוגים תוך קיבוע גודל…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה תחזיות אימות של משפחות מודלים שונות למחקר על מימון חוזים עתידיים תמידיים. היא מסבירה שמקדם מידע מודד קשר דירוג בין תחזיות לתשואות עוקבות, AUC מודד דירוג עבור תוויות עלייה או ירידה, והפסד לוג מעריך דיוק הסתברותי עם ענישה חזקה על טעויות בטוחות.…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מימוש זה מתאר כיצד לבנות חלונות רצף באצוות לנתוני פאנל המשמשים במחקרי למידה עמוקה. החלונות עוקבים אחר לוח השנה הצפוי של הפאנל, במקום לדחוס את התצפיות של כל נכס לשורות עוקבות. ימי מסחר חסרים נותרים מיוצגים כתאים ללא תצפית, עם אינדיקטורים לתצפית ולזמן שחלף מאז…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםקריפטו
Machine Learning for Trading

המחברת משווה חוזי אירועים של Polymarket המסולקים בקריפטו לחוזים מפוקחים של Kalshi, ומתמקדת באופן שבו כללי גישה ומדיניות רישום מעצבים את המחירים והשאלות שכל זירה מייצגת. היא בוחנת תמונת מצב קטנה של Polymarket, בודקת כמה שווקים ותאריכים היא מכסה, מזהה סולם…

מסחר מונחה אירועיםקריפטוסטטיסטיקהמיקרו־מבנה השוק
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 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

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

מחברת זו מיישמת כלל חזרה לממוצע של RSI בפוזיציות לונג בלבד, עבור נתוני נרות תמידיים של BTC/USDT, באמצעות מנוע בקטסט מונחה-אירועים. היא מאגדת תצפיות תוך-יומיות לנרות יומיים לפי UTC, מחשבת RSI פשוט של רווחים והפסדים מתגלגלים, נכנסת כשהמדד מתחת לסף מכירת היתר…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםחזרה לממוצעאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מפתח מאפיינים לבחינת השאלה אם פוזיציות צפופות בחוזים עתידיים תמידיים של קריפטו חוזות תשואות יחסיות. הוא מסביר את כיוון תשלום המימון, את תפקיד מדד הפרמיה, ומדוע ייתכן שצריך להשלים ערכי מימון או פרמיה גולמיים בייצוגים כגון ציוני תקן היסטוריים, דירוגים…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

ניתוח חקרני זה מאפיין נתוני OHLCV שעתיים עבור חוזים תמידיים של Binance לצד מדד פרמיה של שמונה שעות. הוא בודק את כיסוי הנתונים, שינויי חברות החוזים, יחידות, ערכים חסרים ועקביות OHLC של נרות גולמיים. הפרמיה מאוחסנת כמספר עשרוני, ולכן נדרשת המרה להצגה באחוזים.…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקה