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

509 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מאפיינים ברמת הדקה מנתוני ציטוטים ועסקאות של NASDAQ-100 כדי לחקור לחץ מחירים לטווח קצר. היא מתייחסת לחוסר איזון מנורמל בזרם ההוראות כמועמד העיקרי לאות ומשתמשת במרווח, בעומק, בהשפעת המחיר, במסחר מחוץ לבורסה, בתנודתיות ובמיקום במהלך מושב המסחר…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסננת מאפיינים פיננסיים ומבוססי מודל לפי יכולתם לדרג מניות על פי תשואה עתידית. היא מחשבת מקדמי מידע יומיים בחתך, אומדת אי־ודאות תוך התחשבות בתלות סדרתית, מתקנת את המובהקות לאחר בדיקת מועמדים רבים ומעריכה תוצאות לאורך תקופות ווק-פורוורד. פרופילי…

מניותסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמיםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה שלושה חזאים ליניאריים, מקודד Transformer ושתי תחזיות ללא פרמטרים על תשואות יומיות של SPY. מודלים ליניאריים ממפים חלון היסטורי לתחזית רב־יומית; בגרסאות מסוימות מפרידים תחילה רכיב מוחלק או מביאים בחשבון את התצפית האחרונה. המודלים נבחנים מול…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו ממירה חיזוי של תשואות עתידיות של 21 על פני ETF מושבים למשימה בינארית: תשואות חיוביות מסומנות כעלייה וכל היתר כירידה. היא מתאימה רגרסיה לוגיסטית עם רגולריזציית L2 ו־L1, באמצעות חלוקות ווק-פורוורד כרונולוגיות עם פער השהיה. הלמידה של קנה המידה מתבצעת…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בודקת אם LSTM יכול לחלץ מבנה זמני מהיסטוריות מאפיינים של ETF, שמודלים עם מאפיינים שטוחים עלולים להחמיץ. לפני ההתאמה היא מתאימה את אוכלוסיית הרצפים שהוגדרה למאפיינים, לתוויות, לישויות ולחלוקות ווק-פורוורד הזמינות. תחזיות רצף דורשות היסטוריה קודמת…

מניותמומנטוםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מגדירה תשואות עתידיות מסגירה לסגירה בשני אופקי מסחר עבור חתך של קרנות סל, כאשר כל אופק נמדד משער סגירה מותאם ועד לסגירה מספר קבוע של מושבים מאוחר יותר. היא מסבירה מדוע בונים תוויות על היסטוריות מלאות של כל סימול לפני סינון הזכאות, ובודקת שזנבות לא…

מניותמומנטוםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה בונה מאפיינים ברמת הדקה מנתוני ציטוטים ועסקאות של NASDAQ-100, כדי לבחון אם קנייה או מכירה אגרסיבית שהתרחשו לאחרונה מנבאות סחיפת מחיר בטווח קצר. חוסר איזון בזרם ההוראות הוא האות המוצע; המרווח, עומק ספר הפקודות, השפעת המחיר, מסחר מחוץ לבורסה…

מניותמיקרו־מבנה השוקמומנטוםאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה שני מנטרים סדרתיים לשגיאות תחזית בתיקוף משתי תצורות של מודלים ליניאריים למניות: גלאי שינוי ממוצע בשני חלונות ומנטר לתדירות של ימים עם ביצועים גרועים. כל גלאי מכויל על תקופה ראשונית ואז מוחל על ימי מסחר מאוחרים יותר. מדד נפרד המבוסס על…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה ארבעה אותות הנגזרים מטקסט חדשות: הפתעה משוקללת, סנטימנט ממוצע, מומנטום סנטימנט וכיסוי כתבות. היא משתמשת בתשואות עתידיות שהוכנו בשלב קודם של בניית מאפיינים, ואז מחשבת מקדם מידע יומי מסוג ספירמן בחתך הרוחב לכל אות ואופק תשואה. ההערכה מסכמת את…

מניותסנטימנט שוקסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת למידת מכונה כפולה (DML) כדי לאמוד את השפעת מומנטום שמדלג על התקופה האחרונה על תשואות עתידיות של ETF, שאלה סיבתית הנבדלת מחיזוי תשואות. היא ממדלת את התוצאה ואת טיפול המומנטום באמצעות משתנים מערפלים שהוגדרו מראש, ואז אומדת את הקשר שנותר בלתי…

מניותמומנטוםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מדגימה כוונון LightGBM לחיזוי תשואות ETF באמצעות הדוגם TPE של Optuna. היא מחפשת הגדרות של מבנה העץ, דגימה ורגולריזציה, משתמשת בעצירה מוקדמת לבחירת סבבי ה-boosting ובפונקציית callback מותאמת לדיווח מקדם מידע (IC) בחתך הרוחב לצורך גיזום ניסויים. היא…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו הופכת אחזקות 13F מוסדיות לגרף דו-צדדי של מוסדות ומניות, וגוזרת מאפיינים למחקר, ובהם דמיון בבעלות משותפת על מניות, רוחב וריכוזיות הבעלות ושינויים באחזקות המדווחות. היא מאגדת רשומות כפולות של מוסד ומניה, משתמשת בפרטי הדיווח כדי לזהות מתי הנתונים נעשים…

מניותסטטיסטיקהבניית תיקלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה חיפוש רשת ממצה לדוגם הבייסיאני TPE של Optuna לצורך כוונון מודל LightGBM במשימת חיזוי תשואה עתידית של ETF. תחילה היא מקצה לשתי השיטות אותו תקציב ניסויים על פני רשת קטגורית קטנה, שבה החיפוש הממצה מכסה את כל הצירופים. לאחר מכן היא בוחנת מרחב…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת כיצד לכייל ברים של זמן, עסקאות, נפח, ערך כספי וחוסר איזון באמצעות כמה ימי מסחר של נתוני עסקאות מפיד market-by-order של NVDA. היא מסננת עסקאות לשעות המסחר הרגילות, משתמשת בתוויות צד היוזם של הפיד ובוחנת שינויים יומיים במספר העסקאות, בנפח…

מניותמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקהביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מגדירה תוויות של תשואה עתידית לפאנל מניות US ומסבירה מדוע אופן בנייתן משפיע על כל מודל ובקטסט בהמשך. היא מגדירה חלונות תשואה לפי מחירים מתואמים ובימי מסחר, בודקת שלכל מניה יש תצפית עתידית נדרשת ומקצה סיבות מפורשות לשורות ללא תוויות תקפות. היא גם…

מניותמומנטוםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאמנת רשתות עצביות TabM לדירוג ETF באמצעות אותה טבלת מאפיינים שטוחה כמו מודלים ליניאריים ומודלי boosting. כל חבר באנסמבל משתף בסיס בן שתי שכבות, אך יש לו וקטור קנה מידה ושכבת פלט משלו. כך אפשר למצע תחזיות עם תוספת קטנה משמעותית לקיבולת המודל לעומת…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לפרק תשואות וסיכון של ETF באמצעות CAPM ורגרסיות של גורמי פמה-פרנץ'. היא אומדת חשיפות על פני המדגם המלא עם שגיאות תקן חסינות להטרוסקדסטיות ולאוטוקורלציה, עוקבת אחר שינויים בבטא באמצעות חלונות מתגלגלים ומשתמשת בחשיפות בפיגור כדי לייחס…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםניהול סיכוניםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה את Word2Vec מסוג skip-gram לאחזקות מוסדיות: כל תיק 13F נחשב למשפט, כל מזהה מניה לאסימון, ודירוג גודל הפוזיציה לסדר האסימונים. פוזיציות סמוכות יוצרות הקשר, כך שמניות שמוסדות מציבים בהקשרים דומים בתיקים עשויות לקבל וקטורים קרובים. התהליך בוחר…

מניותלמידת מכונהבניית תיקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת התאמת PatchTST לנתוני NASDAQ-100 בתדירות של דקה, כדי לחזות תשואות בכמה אופקים עתידיים. המודל מקבץ תצפיות עוקבות למקטעים ומפעיל עליהם מנגנון קשב, וכך מפחית את מספר הפריטים להשוואה ומאפשר לרשת לקשר בין חלקים נפרדים בחלון ההיסטוריה. הוא יוצר…

מניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה דרכים להקצות הון בין פוזיציות מניות של US, תוך קיבוע המודל, נקודת הביקורת, מועדי האיזון מחדש והמניות שנבחרו. היא בוחנת משקלים המבוססים על עוצמת התחזית, רוחב מרווח התחזית, תנודתיות של מניה יחידה ושיטות תיק המתחשבות בשונות משותפת. הגדרה זו…

מניותקביעת גודל פוזיציהבניית תיקניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה רשת Wasserstein GAN בלתי מותנית המבוססת על חתימות, ליצירת סדרות עתיות פיננסיות. היא הופכת תשואות למסלולים מורחבים, מחשבת חתימות מסלול קטומות ומאמנת מחולל LSTM המונע מרעש בראוני להתאים חתימות צפויות. מרחק החתימות מחליף מבחין נלמד; נרמול…

למידת מכונהסטטיסטיקהמניותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה פקודות סטופ־לוס, סטופים נגררים ויציאות לאחר משך קבוע באסטרטגיות מניות נבחרות של US. סטופ־לוס מגיב להפסדים מאז הכניסה, סטופ נגרר מגיב לירידות משיא הפוזיציה, ויציאה לפי זמן סוגרת לאחר תקופת החזקה מוגדרת בלי להתחשב במחיר. מכיוון ששכבות ההגנה…

מניותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה בדיקות סחיפת מאפיינים על מאפייני מומנטום וטכניים של ETF בתקופות רגועות ולחוצות, וכן על חוזים תמידיים בקריפטו עם נתוני מדד פרמיה במשטרי שוק שונים. היא משווה את מדד יציבות האוכלוסייה (PSI), כולל תרומות ברמת הסל, למרחק וסרשטיין, ומשתמשת במסווג…

למידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכוניםקריפטו
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה את TSMixer כמודל רצפים גלובלי לפאנל ETF. המודל משתף פרמטרים בין קרנות, תוך שימוש בהיסטוריה ובמשתני ההסבר של כל קרן; שכבות הערבוב שלו לומדות קשרים זמניים וקשרים בתוך סדרה, בלי לשלב תצפיות של קרן אחת בתחזית של קרן אחרת. המחברת מתאימה את…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים