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

2,170 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחקר זה בודק אם נתוני שוק האופציות יכולים לדרג תשואות מניות עתידיות. המאפיינים כוללים תנודתיות גלומה בטווחי זמן שונים, הטיית פוט-קול, שיפוע מבנה הטווח ופרמיית סיכון השונות. מאחר שמדדים רבים מיוצגים בכמה צורות חופפות, המחקר משווה מודלים ליניאריים בטווח רחב של…

אופציותמניותתנודתיותלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

המחברת מתאימה תכנון אדברסרי של גורם היוון סטוכסטי למניות אמריקאיות יומיות. רשת משקולות תיק יוצרת גורם מתשואות עודפות של היום הבא, בעוד שרשת מומנטים מתחרה מסייעת לאמן את גרעין התמחור; רשת בטא נפרדת חוזה מכפלות של תשואת נכס בגורם. מאפייני מניות עוקבים ומצב…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המסמך מפתח פאנל מאפיינים יומי לדירוג עשרים צמדי מטבע בשעת הסגירה של ניו יורק, 5 PM. הוא מבחין בין אותות שניתנים לדירוג, כגון תשואות מתוקננות באופקים מרובים ומיקום בערוץ, לבין מדדי מצב שוק כגון תנודתיות, דרואודאון, טווח וקירוב רחב לדולר. חלק מהמאפיינים…

מט״חחזרה לממוצעמומנטוםתנודתיות
Machine Learning for Trading

מדריך זה בונה סדרת חוזי עתיד רציפה מחוזי ES בודדים. הוא מזהה את החודש הקדמי לפי נפח המסחר, תוך אילוץ גלגול מונוטוני, ומשווה מעבר המבוסס על נפח לתזמון לפי לוח שנה. הוא מסביר מדוע יש להפריד חוזים ישירים ממרווחי לוח שנה, מדוע יש לקבוע תפוגה לפי הגדרות חוזה או…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

המחברת הופכת גרף ידע אמיתי של שרשרת אספקה והחזקות מוסדיות בטופסי 13F למאפיינים של למידת מכונה. היא גוזרת מדדי רשת כגון מרכזיות ומדדי תלות, אומדת ריכוזיות ספקים וחשיפה לתחרות, ויוצרת אותות בעלות על רוחב בעלי ההחזקות, ריכוזיות ובעלות משותפת. היא גם משלבת מידע…

למידת מכונהמניותבניית תיקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מדריך זה בונה סימולטור רוטציה חודשית של ETF באמצעות דירוג מומנטום מתואם סיכון על בסיס נתונים עוקבים ומסנן משטר המבוסס על עקום התשואות של משרד האוצר האמריקאי. בסוף כל חודש, הכלל מדרג עשר קרנות לפי היסטוריית המחירים האחרונה שלהן; בחודשי נטילת סיכון מוחזקות…

בדיקת ביצועים היסטורייםמומנטוםבניית תיקביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

המחברת מדגימה מחזור תפעולי של אסטרטגיית חיזוי ETF: רענון נתוני שוק, חישוב מחדש של מאפיינים פיננסיים, אימון מחדש של מודל Ridge, שמירת תוצרי פריסה, הפקת תחזיות חתכיות עדכניות, הרצת התחזיות מחדש במנוע בקטסט והכנת סל נבחר לברוקר למסחר נייר. היא מפרידה בין הערכת…

מניותלמידת מכונהביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת משווה את LightGBM לרשת perceptron רב-שכבתית מינימלית, ל-TabM, ואפשר שגם ל-TabPFN, עבור חיזוי תשואות ETF חתכי. המודלים מוערכים על קיפולי ווק-פורוורד משותפים באמצעות מקדם מידע לדירוג, כאשר פרוסות אימות כרונולוגיות משמשות לעצירה מוקדמת או לבחירת מספר…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מפתחת מסגרת לתרגום פעילות בשוק לעלויות מסחר ולקיבולת אסטרטגיה במודל. היא מציגה את מודל ההשפעה של שורש ריבועי, מזהה תנודתיות ונפח יומי ממוצע כמשתני קלט מרכזיים, ומבחינה בין כמויות הזמינות מנתוני שוק לבין מקדמי השפעה הדורשים רשומות ביצוע של הסוחר עצמו.…

מיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

המסמך משווה ארבעה מקורות נתוני שוק מניות למחקר של עסקאות, ציטוטי מחיר וספרי פקודות מוגבלות: AlgoSeek TAQ, Databento market by order, ITCH NASDAQ, ו-HIST IEX. הוא מסביר את רמת הפירוט, הכיסוי, העלות או תנאי הגישה, צורכי האחסון, והאם הנתונים כבר נותחו או דורשים…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותמסחר בתדירות גבוהה
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה תהליך עבודה המחבר טעינת נתוני ETF סטנדרטית, מרשם מאפיינים ואבחון אותות. היא מראה כיצד לאתר מטא-נתונים של אינדיקטורים, לחשב מאפיינים באמצעות ברירות מחדל או פרמטרים מפורשים ולשמור הגדרות עבור צינורות עיבוד הניתנים לשחזור. אפשר לחשב אופקים מרובים…

מניותאינדיקטורים טכנייםמומנטוםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת משווה יער אקראי עם XGBoost, LightGBM ו-CatBoost על פני נתונים של מאפייני חברות אנונימיים ותשואות. מערך הנתונים כולל חלוקה כרונולוגית לאימון, לאימות ולבדיקה. המודלים מוערכים בעיקר באמצעות מקדם מידע לדירוג ספירמן, ולצדו R² ושגיאה ממוצעת בריבוע כמדדים…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה את הערך בסיכון כקוונטיל של הפסד, ואת הערך המותנה בסיכון, או החסר הצפוי, כהפסד הממוצע מעבר לסף הזה. היא אומדת סיכון זנב ליום אחד עבור ETF מניות רחב באמצעות ארבע גישות: קוונטילים היסטוריים אמפיריים, מודל גאוסי, תיקון קורניש-פישר להטיה ולקורטוזיס,…

מניותתנודתיותניהול סיכוניםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת כיצד להפיק תחזיות לתקופה שמורה עבור אסטרטגיית מימון נבחרת בחוזי קריפטו תמידיים. היא שולפת את התצורה מתוצאות האימות, מעבירה את בחירת נקודת הביקורת ומגדירה מפרט אימון חדש באמצעות נתונים המסתיימים לפני חלון התקופה השמורה. מרווח תוויות מונע…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה אסטרטגיית מניות ואופציות של S&P 500 שנבחרה, באמצעות שחזור תצורת האימות שלה מתוך מועמדים רשומים עם כיסוי מלא. היא עוקבת אחר מסלול הבחירה מקו בסיס במשקל שווה דרך הקצאה, בקרות סיכון ורגישות לעלויות, ואז קוראת את תוצאת התקופה השמורה שהופקה בשלבי…

מניותאופציותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה שוויון סיכונים היררכי כחלופה להקצאת ממוצע־שונות כאשר אומדני השונות המשותפת רועשים. HRP מקבץ נכסים לפי מרחקי מתאם, מסדר אותם בהתאם להיררכיה, ואז מחלק שוב ושוב את הקבוצה המסודרת לשניים ומקצה בין הקבוצות לפי השונויות המשוערות שלהן. השיטה נמנעת…

בניית תיקניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מלאי רוחבי בין מחקרי מקרה של תכונות פיננסיות מהונדסות ושל מקדם המידע החזק ביותר במרשם לכל מחקר שוק. היא סופרת תכונות ומשפחות של שמות תכונות, משווה גדלים של מרחבי תכונות ומסכמת דפוסים בין נכסים. המשפחות מזוהות מכנית לפי תחיליות בשמות, ולכן…

ריבוי נכסיםסטטיסטיקהלמידת מכונהבניית תיק
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר כיצד לזהות משטרי שוק באמצעות חלוקת תשואות לחלונות חופפים והתייחסות לכל חלון כאל התפלגות אמפירית. הוא מודד את המרחק בין חלונות באמצעות קוונטילים תואמים וממוינים, כך שהבדלים לאורך ההתפלגות כולה, כולל מיקום הפסדים קיצוניים, עשויים להיות חשובים גם…

סטטיסטיקהלמידת מכונהניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה אסטרטגיית סטרדל שבועית באופציות S&P 500 באמצעות בקטסטים רשומים ותהליך בחירה קבוע. היא שולפת מהמרשם את התצורה שנבחרה לאחר הגבלת היקום לנכסים נזילים, ואז מעריכה תוצאות אימות ותקופה שמורה בלי להשתמש בתקופה השמורה לבחירת האסטרטגיה. הבקטסט משתמש…

אופציותמניותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחקר זה בונה מדד ברמת הדקה ללחץ זרימת פקודות מנתוני שוק לפי פקודה עבור NVDA. הוא מסמן הוספות פקודות, ביטולים ומילויי פקודות לפי צד, משקלל אירועים לפי גודל ומרחק מנקודת האמצע ומחליק את סדרת הלחץ שהתקבלה. לאחר מכן הוא בוחן אם המדד חוזה תשואות בכמה אופקים…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מקודד אוטומטי מותנה השומר על מבנה של מודל גורמים חבוי עם גורמים מפורשים, אך מחליף את המיפוי הליניארי ממאפייני חברות לחשיפות גורמים ברשת עצבית. תשואות חודשיות מיוצגות כחשיפות המונעות ממאפיינים ומוכפלות בתשואות גורמים חודשיות. הגישה מאפשרת קשרים…

מניותלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר כיצד ליצור תחזיות לתקופה שמורה של מיקרו־מבנה NASDAQ-100 באמצעות תצורה שנבחרה על נתוני אימות. הוא מתאים מחדש את המודל הנבחר תוך שימוש בהיסטוריה שמסתיימת לפני התקופה השמורה, עם מרווח תוויות רחב דיו לכסות את אופק התוצאה הארוך ביותר שהוגדר. להתאמה…

בדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה מתאים מודלים ליניאריים עם רגולריזציה לתשואות מסטרדלים קצרים במחיר מימוש ATM המוחזקים עד לפקיעה. מכיוון שהכנסות הפרמיה מגבילות את הרווח בעוד שההפסדים יכולים לגדול ללא גבול, מספר קטן של הפסדים חמורים שולט בפונקציית מטרה של רגרסיה לפי שגיאה…

אופציותתנודתיותלמידת מכונהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משתמשת בנתוני ETF אמיתיים כדי לבדוק אם אות מומנטום נשאר שימושי בשינויים סבירים בתקופת ההסתכלות, במשטר השוק ובאופן היישום. היא מחשבת מקדמי מידע רוחביים בין מומנטום לתשואות עתידיות, ואז סורקת פרמטר אחד של תקופת ההסתכלות בכל פעם כדי להציג משטח תגובה של…

חוזים עתידייםמומנטוםבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה