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

88 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת אבחונים על נתוני אימות בלבד עבור תווית תשואה של אופציות S&P 500 מגודרות דלתא על פני 10 מושבים. היא מארגנת את המנבאים הפיננסיים לקבוצות התלויות בתנודתיות גלומה ולקבוצות שאינן תלויות בה, ואז משווה מודלי Ridge המשתמשים במאפיין תנודתיות יחיד, בכל…

אופציותתנודתיותסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מאפיינים מבוססי מודל למחקר אופציות S&P 500 מתוך תשואות נכס הבסיס. היא מתאימה את GJR-GARCH, המעניק משקל נוסף לזעזועי תשואה שליליים, וכן מודל תנודתיות סטוכסטית שבו השונות החבויה נאמדת באמצעות MCMC ונעקבת במסנן חלקיקים. הפרמטרים נאמדים רק על סמך…

אופציותתנודתיותסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מדריך זה מארגן מערכי נתוני מניות של US לנתוני שוק, נתוני יסוד של חברות, פוזיציות משקיעים ומאפייני חברות. הוא מפרט רכיבי טעינה לנתוני נרות יומיים ותוך־יומיים, לאופציות ולרשומות של מבנה השוק, וכן לטקסט דיווחים של SEC, לעובדות XBRL, לאחזקות מוסדיות, לעסקאות…

מניותשווקי ארצות הבריתמיקרו־מבנה השוקאופציות
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה דרכים לגדר אופציית רכש אירופית בחסר כאשר האיזון מחדש בדיד והעסקאות כרוכות בעלויות יחסיות. היא מגדירה רווח והפסד סופיים במימון עצמי, ואז מאמנת מגדר עצבי למזעור החסר הצפוי במחירים מדומים לפי Heston. החלופות כוללות דלתא של Black-Scholes, כלל…

אופציותלמידת מכונהניהול סיכוניםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה מחדש את התצורה שנבחרה בשלבי אימות קודמים באמצעות היסטוריה שקדמה ל־-2021, ואז מפרסמת תחזיות לתקופת החזקה בצד של 2021. היא מאחזרת את התצורה שנבחרה מתוך קבוצת מועמדות מתועדת, או מחילה את אותו כלל דירוג אם הקבוצה אינה זמינה. מרווח האימון מחדש…

מניותאופציותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

ניתוח היתכנות זה בודק אם הנתונים וההנחות לאסטרטגיית סטרדל שורט שבועית מגודרת דלתא על מניות S&P 500 סבירים לפני התאמת מודל. הוא מסביר כיצד אופציות רכש ומכר באותו מחיר מימוש ובאותו מועד פקיעה יוצרות סטרדל, כיצד תנודתיות גלומה ותנודתיות ממומשת קשורות לפרמיית…

אופציותתנודתיותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה כללי משקל בתיק למכירת סטרדלים על סמלים נבחרים של S&P 500. הסמלים שנבחרו נשארים קבועים וההקצאה משתנה, כאשר משקל שווה משמש קו בסיס. השיטות כוללות משקל לפי ציון חזוי, תנודתיות הפוכה, שוויון בסיכון, שוויון סיכון היררכי, אופטימיזציית ממוצע־שונות…

אופציותבניית תיקקביעת גודל פוזיציהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מקרה בוחן זה מעריך סטרדל שורט שבועי באופציות S&P 500 באמצעות בקטסטים רשומים. הוא בוחר תצורה מתוך יקום נזיל שנקבע מראש, מדרג מועמדים על סמך אימות ומעריך את התצורה שנבחרה בנתוני בדיקה שמורים בלי להשתמש בתוצאות אלה לבחירה. האסטרטגיה נכנסת סמוך לסוף כל שבוע,…

אופציותמניותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד גורם היוון סטוכסטי (SDF) מתמחר חתך רוחב של אותות מאופציות על מניות. בניגוד למודלי גורמים שאומדים חשיפות ותשואות גורמים, גישת SDF אומדת משתנה מקרי אחד שמאפשר לתמחר תשואות נכסים באופן עקבי. האימון מתחלף בין רשת שמציעה את גורם ההיוון לבין…

אופציותמניותלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מחילה אסטרטגיית מניות ואופציות של S&P 500 שנבחרה קודם לכן על תחזיות לתקופת בדיקה שמורה נפרדת של 2021. היא משמרת את התצורה שנבחרה ללא שינוי, לרבות מקצה הנכסים, כללי הריכוזיות, שכבת הסיכון ועלויות המסחר, ודורשת שתחזיות תקופת הבדיקה השמורה יתאימו למפרט…

מניותאופציותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר בניית מטריצת מאפיינים בחתך רוחב למניות S&P 500, באמצעות שילוב היסטוריות מחירי מניות מתואמים עם משטחי תנודתיות גלומה באופציות שעברו סיכום. הוא מארגן את המאפיינים לפי תפקיד, קלט, תקופת מבט לאחור ועיכוב בזמינות. ערכים הנגזרים מאופציות נדחים בסשן אחד,…

מניותאופציותתנודתיותמומנטום
Machine Learning for Trading

מחברת הנדסת מאפיינים זו בונה משתנים שדורשים מידע מעבר להיסטוריית המחיר של נכס יחיד. בחוזים עתידיים היא מחשבת תשואת גלגול שנתית מתוך רמות החוזים הקרובים והדחויים באותו זמן, וכן שיפוע ועקמומיות של מבנה הטווח משלושה מועדים לפדיון. היא מציגה גם מאפייני בטא בין…

חוזים עתידייםאופציותקאריתנודתיות
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה תכונות תנודתיות מותנית מבוססות מודל למניות S&P 500 באמצעות מודל GJR-GARCH(1,1), ואז משווה מרווח תנודתיות הגלומה באופציות לתנודתיות ממומשת עם מרווח שנמדד מול תחזית מודל. מכיוון שפרמטרים שנאמדו עשויים לכלול תצפיות עתידיות, היא קובעת לוח זמנים…

מניותאופציותתנודתיותלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה מודל גורמים חבויים של PCA לפאנל תשואות מניות, בלי להשתמש בתכונות ממשטח האופציות, במאפיינים או במידע על היעד. PCA מפיק כיוונים מובילים של תנועה משותפת היסטורית בחתך רוחב, אומד את החשיפות של כל מניה ומפיק תחזיות מממוצעי הגורמים בחלון האימון.…

מניותאופציותלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מסמך הגדרה זה מגדיר צינור מחקר שבועי במניות S&P 500, המשתמש במאפייני שוק האופציות לצד אותות המבוססים על מחירים. הוא מפרט את יקום הנכסים הזכאים, את תזמון ההחלטות והביצוע, ואת תדירויות האיזון מחדש השונות לתוויות בעלות אופקי תחזית שונים. משפחות המאפיינים כוללות…

אופציותמניותתנודתיותמומנטום
Machine Learning for Trading

המחברת משווה שגיאה ריבועית, שגיאה מוחלטת והפסד Huber במודלים של הגברת גרדיאנט לחיזוי תשואות סטרדל בשורט במחיר מימוש הקרוב למחיר השוק. ליעד יש רווח מוגבל והפסדים שעלולים להיות חמורים, ולכן הפסד ההתאמה עשוי להשפיע על מידת הצלחת הדירוג של פוזיציות לפי מקדם מידע…

אופציותתנודתיותלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מסמך זה מסביר מדוע סדרת אופציות יומית בעלת מועד לפדיון קבוע אינה סדרת תשואות של פוזיציה שהוחזקה בפועל. הוא בוחר רגלי אופציות רכש ומכר בעלות אותו מחיר מימוש ואותה פקיעה, שעוברות מסנני נזילות, מועד לפדיון, אומדן תנודתיות ודלתא, ואז מדרג אוכפים מועמדים לפי…

אופציותתנודתיותבדיקת ביצועים היסטורייםתמחור נגזרים
Machine Learning for Trading

ניתוח זה בודק אם נתוני אופציות יומיים יכולים לתמוך באסטרטגיה שבועית שמוכרת אוכפים במחיר מימוש קרוב למחיר השוק על מרכיבי S&P 500, מגדרת מניות לפי דלתא ומחזיקה בחוזים עד לפקיעה. הוא מסביר כיצד אופציות רכש ומכר יוצרות אוכף, כיצד תנודתיות משתמעת וממומשת קשורות…

אופציותתנודתיותביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר שיטה דו-שלבית לחילוץ תצפיות מקור המשמשות במחקר סטרדל אופציות של S&P 500. בשלב הראשון מזהים חוזי קול ופוט שעומדים בסינון מועמדים קרובים לכסף, על סמך ימים עד לפקיעה, דלתא מוחלטת, התכנסות תנודתיות גלומה, מינימום ציטוטים ומרווח יחסי בין מחיר הקנייה…

אופציותתנודתיותתמחור נגזריםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המסמך מעריך כיצד עלויות מסחר משנות את ביצועי האימות של הקצאה אחת למניות ולאופציות ב-S&P 500, שנבחרה קודם לכן. הוא סורק חיובים חד־כיווניים כחלק יחסי מהשווי הנסחר ומשווה אותם לעמלה קבועה למניה ולחצי מרווח. צירי העלויות האלה מייצגים הנחות שונות ואין לקרוא אותם…

מניותאופציותבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

המחברת מיישמת את TabM, אנסמבל עצבי עם שיתוף משקולות, על יעדי תשואה של מניות שנבנו ממאפייני אופציות על מניות. החברים באנסמבל משתמשים באותה רשת בסיס בת שתי שכבות, עם וקטורים נפרדים להגדלת קנה המידה של ההפעלות וראשי פלט שאת תחזיותיהם ממוצעים. כך המודל יכול לשלב…

מניותאופציותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מגדירה ומריצה ניתוח של למידת מכונה כפולה להשפעת פרמיית סיכון השונות על תשואות אופציות S&P 500 עד לפקיעה. היא מציגה לפני ההרצה את האומדן הסיבתי המבוקש, תזמון התצפיות, המשתנים המערפלים, הגדרת האימות הצולב הזמני, מודל משתני העזר, תכנון השונות-קווריאנס…

אופציותשווקי ארצות הבריתלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מתאימה מודלים עצביים מסוג TabM ליעד תשואה של אסטרטגיית סטרדל קצר באופציות S&P 500, ומשווה שלוש רמות קיבולת של מודל באותו פאנל מאפיינים המשמש גישות ליניאריות וגישות Boosting. ‏TabM חולק עמוד שדרה עצבי בין חברי האנסמבל, בעוד וקטורי קנה מידה שנלמדים לכל…

אופציותמניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מדגימה גידור עמוק עבור אופציית Call אירופית בשורט. היא מדמה מסלולי תנועה בראונית גאומטרית, משתמשת בגידור דלתא של Black–Scholes כמדד ייחוס, ומאמנת רשת עצבית חצי-חוזרת לבחור פוזיציות בנכס הבסיס שממזערות יעד של ערך בסיכון מותנה להפסדים בסוף התקופה.…

אופציותתמחור נגזריםלמידת מכונהניהול סיכונים