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

108 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 כללים עבור חתך של חוזים עתידיים מסוג CME, ומתמקדת בתשואת הגלגול הנובעת מהמרווח בין חוזי מסירה קרובים. היא גם בונה מאפייני מומנטום, תנודתיות, צורת עקום ולוח שנה. התכנון מבחין בין מחירי סליקה גולמיים, המתארים את מבנה הטווח הנוכחי,…

חוזים עתידייםסחורותקארימומנטום
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

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

סביבה זו מדמה עושה שוק המתאים את מרכז הציטוט ואת המרווח בתגובה למלאי, לתנודתיות ולבחירת פעולה בדידה. מחירים סינתטיים משתמשים בתנודתיות מותנית שנוצרת בתהליך GARCH, בעוד שחוסר האיזון בהוראות משתנה לאורך זמן ומשפיע על ההסתברויות המדומות למילוי פקודות bid ו-ask.…

עשיית שוקמיקרו־מבנה השוקתנודתיותניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאמנת אוטואנקודר בסיסי על תשואות שעתיות של סל שווקים של חוזים תמידיים בקריפטו. התשואות מתוקננות לפי תקופת האימון, ורשת עצבית דוחסת את הקלט הרב-נכסי לייצוג חבוי דו-ממדי לפני שחזורו. המודל מאומן למזער שגיאת שחזור ממוצעת בריבוע, ואז מוערך בתקופת בדיקה…

קריפטולמידת מכונהסטטיסטיקהתנודתיות
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה תיקי ETF ייחוסיים תחת משברים היסטוריים, זעזועי נכסים בו-זמניים שהוגדרו ידנית ותרחישי הפסד בשיטת מונטה קרלו. החלונות ההיסטוריים כוללים ירידות חדות מרכזיות במניות ובשוקי הריבית, ותשואות התיק נצברות על פני מרווחים מפורשים בין מחירי סגירה. חישוב…

ריבוי נכסיםבניית תיקניהול סיכוניםתנודתיות
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר כיצד ליצור מאפיינים לצמדי מטבעות משלושה מודלי סדרות זמן שעברו התאמה: מסנן מרחב־מצבים המעריך רמת מחיר המשתנה באיטיות, מודל מרקוב חבוי בעל שני מצבים למשטרי תנודתיות הדולר, ומודל ARIMA ששגיאות התחזית שלו לצעד אחד מייצגות הפתעות בתשואה. הוא מאגד…

מט״חסטטיסטיקהתנודתיותבדיקת ביצועים היסטוריים
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 משטרי שוק תיאוריים מנתונים כלכליים חודשיים של הפדרל ריזרב: אבטלה, ריבית הקרנות הפדרליות, עקום תשואות האוצר ואינפלציה. היא מסבירה כיצד ליישר סדרות בתדירויות פרסום שונות, להפוך רמות בעלות מגמה לשיעורי שינוי ולהקצות שמות כלכליים לאשכולות חסרי שם.…

סטטיסטיקהלמידת מכונהשווקי ארצות הבריתתנודתיות
Machine Learning for Trading

המחברת מאבחנת כיצד אסטרטגיית מומנטום חודשית קבועה של ETF פעלה בתנאי תנודתיות, מגמה ועקום תשואות. תוויות המשטר נועדו להיות ידועות לפני התשואה שהן מתארות: תנודתיות ומגמת המדד משתמשות בשערי סגירה קודמים ומושוות לחציונים היסטוריים מתרחבים, ואילו מרווח האוצר…

ריבוי נכסיםמומנטוםתנודתיותבדיקת ביצועים היסטוריים
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

מחקר זה בחוזים עתידיים מסוג CME בוחן קיבולת של עצי הגברת גרדיאנט ופונקציות הפסד שונות, תוך רישום תחזיות בנקודות ביקורת מרובות במהלך האימון. מספר העלים בעץ קובע עד כמה המודל מחלק את מרחב התכונות, ואילו פונקציות הפסד ריבועית, מוחלטת ו-Huber נבדלות בעוצמת…

חוזים עתידייםלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מקצה תיק מקצה לקצה, המציב רשת לבחירת משתנים בסגנון Temporal Fusion Transformer לפני LSTM. רשתות שיוריות מגודרות נפרדות מקודדות מאפיינים בודדים, ומשקולות רכות נלמדות משלבות את הקידודים לפני שמקודד הרצף מפיק אות ברמת הנכס. שכבת תיק ממירה אותות…

למידת מכונהבניית תיקקביעת גודל פוזיציהתנודתיות
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

מחברת זו בוחנת רשומות עסקאות וציטוטים של AAPL במהלך מפולת השוק במרץ 16, 2020, כדי להראות כיצד מיקרו־מבנה השוק משתנה תחת לחץ. היא מסננת את סרט הנתונים לשעות המסחר הרגילות, מבחינה בין רישומי עסקאות לעדכוני מחירי הקנייה והמכירה הטובים ביותר בשוק, ומודדת את…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותתנודתיות
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

מחברת זו בוחנת פאנל נתונים כלכליים הבנוי מסדרות של Federal Reserve Economic Data. היא מראה שהפאנל שסופק משתמש בתאריכים קלנדריים, כולל סופי שבוע וחגים, וכי המטא־נתונים הנלווים מזהים את משמעות כל סדרה, את תדירות המקור ואת הנוסחה הנגזרת, אם קיימת. מכיוון…

ניירות ערך בעלי הכנסה קבועהתנודתיותסטטיסטיקהשווקי ארצות הברית
Machine Learning for Trading

המחברת מתייחסת לכל חלון תשואות כהתפלגות אמפירית ומקבצת חלונות לפי מרחק וסרשטיין חד-ממדי. במדגמים שווי גודל, מיון נותן את ההתאמה האופטימלית בין הכמויות; לכן המרחק משקף הבדלים ברחבי התפלגות התשואות, כולל מיקום הזנבות, שהממוצע והשונות עלולים להחמיץ. מרכזי…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהתנודתיות
Machine Learning for Trading

ניתוח זה מסביר כיצד מדד הפרמיה של Binance בחוזים עתידיים תמידיים קשור למחירי הספוט וכיצד הבורסה ממירה את הפרמיה למימון תקופתי. המדד משתמש במחירי קנייה ומכירה ישימים בעלי השפעה ביחס למדד מחיר בסיס, ויוצר אזור מת שבו הפרמיה הנמדדת היא בדיוק אפס. כיוון המימון…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםקאריארביטראז׳
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