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

5 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחברת זו מתייחסת לערך הכולל הנעול כאל נתון חלופי ובוחנת את ההשערה שתנאי ההון ב־DeFi יכולים לסייע בחיזוי תשואות אתר. היא מגדירה TVL כשווי הדולרי של נכסי קריפטו שהופקדו בפרוטוקולים, ומדגישה שמדובר במלאי שערכו משתנה גם בעקבות הפקדות וגם בעקבות מחירי השוק של…

קריפטונתוני בלוקצ׳ייןמימון מבוזר (DeFi)סטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מעריכה סדרת ערך כולל נעול של DeFi כנתוני עזר למסחר באת׳ר. הסקירה מאורגנת סביב ארבע שאלות: האם הסדרה קשורה לתשואות עתידיות, האם הנתונים תקינים וניתנים לשחזור, האם השימוש בהם מותר מבחינה משפטית, והאם ערכם מצדיק את עלויות האינטגרציה והתחזוקה. ניתוח האות…

קריפטומימון מבוזר (DeFi)נתוני בלוקצ׳ייןסטטיסטיקה
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

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

פרק זה מתאר כיצד לבנות מחקר עקבי בזמן של נתונים פיננסיים בסיסיים ונתונים חלופיים עבור מניות, סדרות מאקרו-כלכליות, חוזים עתידיים, קריפטו ושווקי חיזוי. השיטות המרכזיות הן אחסון דו-זמני ושאילתות לפי מועד, תזמון פרסום המותאם למקור, מיפוי ישויות תקף בזמן וחילוץ…

בדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהלמידת מכונהנתוני בלוקצ׳יין