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

831 מסמכים

Machine Learning for Trading

מקרה מחקר זה מעריך אותות חתכי-רוחב יומיים על פני יקום רחב של מניות US ומציג צינור מחקר מקיף, מנתונים בנקודת זמן וממאפיינים הנדסיים ועד להשוואת מודלים, בניית תיק, עלויות והערכת החזקה בצד. הוא משתמש באימות ווק-פורוורד, באופקי תשואה עתידית מרובים, במודלים…

מניותלמידת מכונהמומנטוםחזרה לממוצע
Machine Learning for Trading

מחברת זו מארגנת השוואות בין מקרי מחקר של מודלי LightGBM, ומשתמשת במודלים ליניאריים וב-TabM כמשפחות ייחוס כאשר הנתונים זמינים. היא בוחנת תצורות לפי גדלי עצים, פונקציות הפסד לרגרסיה, נקודות ביקורת ומטרות סיווג. מדד האות העיקרי הוא מקדם מתאם מידע ספירמן…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר סביבת Gymnasium לאימון סוכן לחיסול פוזיציה לאורך אופק זמן קבוע. התצפית משלבת מלאי שנותר וזמן עם מרווח קנייה-מכירה, עומק שוק, תנודתיות ומשטר רגיל או לחוץ. פעולה רציפה קובעת את קצב הביצוע ביחס ללוח זמנים ייחוסי, בעוד שמגבלות השתתפות ולוח זמנים…

למידת מכונהביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקתנודתיות
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה בין LightGBM לבין MLP,‏ TabM, וכאשר הוא זמין גם TabPFN, לצורך חיזוי תשואות עתידיות של ETF על סמך מאפיינים טבלאיים. המודלים נבחנים בקיפולי ווק-פורוורד כרונולוגיים משותפים, כאשר מקדם מתאם מידע דירוגי וזמן האימון הם מדדי השוואה מרכזיים. הגישות…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה ריבועים פחותים רגילים ל-Ridge, ל-LASSO ול-Elastic Net לחיזוי תשואות עתידיות של 21 יום בקרנות סל. המודלים משתמשים באותם קפלי ווק-פורוורד שהוגדרו, עם פער טיהור התואם לאופק התווית. בכל קפל נחתכים ערכי הקיצון של המאפיינים לפי אחוזונים של קבוצת…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המסמך בוחן את אתגר גילוי הסיבתיות של ADIA Lab כהסקה מונחית בתוך משפחה ידועה של נתונים סינתטיים. המשימה משייכת משתנים לשמונה תפקידים סביב טיפול ותוצאה, באמצעות זוגות רבים של מערכי נתונים וגרפים מתויגים. הוא מסביר מדוע מודלים מונחים עשויים להצליח יותר משיטות…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מודול זה בונה אנסמבל תחזיות ממוצע מתוך קבוצות חיזוי רשומות, תוך תשומת לב מיוחדת לשחזור תוצאות ולהימנעות מהטיית בחירה. הוא מאתר תצורות מודל מתאימות במרשם במקום לתחזק רשימת מודלים משתתפים שנכתבה ידנית, מסנן תחזיות לא שלמות או שהוצאו משימוש ובוחר לכל תצורה את…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה תהליך עבודה לחיזוי בארבעה שלבים באמצעות תזמור Python רגיל, CrewAI ו-LangGraph. היא משווה היכן נשמר המצב, כיצד בודקים או משחזרים כשלים, אילו תלויות מוסיפה כל גישה וכיצד פועל מעקב הביצוע. גרסאות native ו-LangGraph מרכיבות את אותן מחלקות מומחים,…

למידת מכונהסטטיסטיקהביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת רגולריזציה של מודלים ליניאריים ביקום זוגות מטבעות שתשואותיהם קשורות, משום שכל זוג הוא שער חליפין בין מטבעות משותפים. היא מבחינה בין קוליניאריות של מאפיינים, שבה יכולים לטפל ridge, lasso ו-elastic net, לבין תלות בין הנכסים המדורגים, שקנסות…

מט״חסטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

פרק זה סוקר דרכים להפוך הליכים סטטיסטיים מותאמים למאפיינים עבור מודלי מסחר. הוא עוסק באבחונים ובסטציונריות, בשברים מבניים, בהפרשים שבריים, בסינון Kalman, בשיטות ספקטרליות ובחתימות מסלול, בתנודתיות ARIMA ו-GARCH, במדדי HAR ותנודתיות מחוספסת, באומדני אי־ודאות,…

סטטיסטיקהתנודתיותלמידת מכונהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מנסחת הוראת אם כבעיית בקרה באופק סופי. בכל מרווח, Q-learning טבלאי בוחר מכפיל לפרוסת עסקה המבוססת על VWAP, תוך התניה בזמן ובכמות שנותרה לביצוע, וכן במשטרי המרווח והתנודתיות שנצפו לאחרונה. התגמול מאזן בין עלות ביצוע, לרבות מרווח והשפעת שוק לפי תרחיש,…

מניותביצוע פקודותלמידת מכונהמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת סינון של אותות מועמדים, מאפיין אחד בכל פעם, על פני 20 זוגות מטבעות. היא מחשבת את מידת ההסכמה היומית בין דירוג חתכי של כל מאפיין לבין תשואת יום המסחר הבא, תוך שימוש בחלונות אימות ווק-פורוורד בלבד. פאנל ההערכה נחתך מספיק מוקדם לפני קבוצת ההחזקה…

מט״חסטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה ניתוח רכיבים עיקריים כבסיס גורמים חבויים בלתי מותנה לחיזוי תשואות מניות במחקר ניתוח אופציות. PCA משתמש בפאנל התשואות ההיסטוריות כדי לאמוד תנועות משותפות ואת החשיפה של כל מניה אליהן, ולאחר מכן מפיק תחזיות מממוצעי הגורמים שאומדו בחלון האימון.…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה חיפוש רשת ממצה לדוגם TPE של Optuna לצורך כיול מודל LightGBM לחיזוי תשואות. תחילה היא מעניקה לשתי השיטות אותו תקציב ניסויים על פני אותה רשת פרמטרים בדידה: מיצוי עובר על כל הצירופים, ואילו דגימה עשויה לבקר שוב בנקודות שכבר נבדקו. לאחר מכן היא…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מודול זה מגדיר תהליך עבודה המיועד לקוראים למחקר בחוזים עתידיים של CME, הכולל בקשות למודלים, ביצוע תחזיות ובקטסטים, מאגרי מועמדים ובחירה סופית. הוא קורא את סריקת התוויות שהוגדרה מתוך הצהרת הגדרות משותפת, משמר את סדרה ובודק שתצורות המודל המבוקשות קיימות בכל…

חוזים עתידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה מחזור תפעולי לאסטרטגיית מניות ETF: רענון נתוני שוק, חישוב מאפיינים פיננסיים, אימון מחדש של מודל Ridge, הפקת תחזיות נוכחיות בחתך רוחב, הרצתן מחדש דרך מנוע בקטסט והכנת סל המדורג גבוה לברוקר מסחר מדומה. היא משתמשת בהגדרת הרגולריזציה ממרשם המחקר…

מניותלמידת מכונהביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המסמך מציג את GReaT, מסגרת שממירה שורות של נתונים פיננסיים מספריים וקטגוריים מעורבים לטקסט, מכווננת מודל שפה על הרשומות ומפענחת את הטקסט שנוצר בחזרה לטבלאות. הדוגמה בונה מאפייני ETF מתשואות היסטוריות, תנודתיות, נפח ותוויות קטגוריות של כיוון או משטר, עם יעד…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר כיצד אי־ודאות של מודל עשויה לספק מידע מעבר לאומדן נקודתי. הוא משווה בין GARCH, שמגדיר תנודתיות על סמך תשואות עבר, לבין מודל תנודתיות סטוכסטית המתייחס לתנודתיות כתהליך אוטורגרסיבי סמוי וממדל תשואות לפי התפלגות Student-t. פיזור אחורי יכול לשמש…

תנודתיותסטטיסטיקהלמידת מכונהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משתמשת בניתוח רכיבים ראשיים כדי לייצג תנועות משותפות בפאנל רחב של מניות US. PCA מחלצת כיוונים שמסבירים שונות משותפת בתשואות; מקדם ההעמסה של כל מניה מודד את חשיפתה לכל כיוון. תחזית המשוחזרת ממספר מוגבל של גורמים לוכדת את התנהגות המניה המשותפת לפאנל,…

מניותשווקי ארצות הבריתלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה כללי אבטחה לעוזר פיננסי הנשען על מסמכים באמצעות שישה מקרים שנבנו ידנית. המקרים כוללים הזרקת פרומפט, נתונים מומצאים בחומר לא מהימן, ניסיונות לבצע פעולות והפניות לתוכן שלא אוחזר. היא משווה בין שתי מדיניות מענה: קו בסיס המשתמש ללא הבחנה בתוכן…

למידת מכונהניהול סיכוניםסנטימנט שוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה מחדש את תצורת FX שכבר נבחרה באימות ורושמת את תחזיותיה לבקטסט מאוחר יותר על מדגם החזקה. היא משחזרת את הבחירה מתוך בקטסטים באימות שעברו בדיקות תקינות, בכפוף לקבוצת מועמדים מקובעת, ואז בונה מחדש את מפרט האימון מתוך מפרט האימות הבלתי משתנה של…

מט״חבדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה רשת קונבולוציה לסדרות זמן (TCN) לחיזוי תשואות עתידיות של ETF מתוך רצפים של מאפייני תשואה מחלונות עבר. קונבולוציות סיבתיות מבטיחות שפלט ישתמש רק בתצפיות עד לתאריך שלו, בעוד שמרווחי הדגימה בין שכבות גדלים באופן מעריכי ומרחיבים את טווח המידע…

מניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד להפוך מודלים מותאמים של GJR-GARCH ומודלים חבויים של מרקוב למאפייני מסחר, תוך שליטה בהטיית הצצה לעתיד. GJR-GARCH אומדת תנודתיות מותנית ולוכדת את ההשפעה הגדולה יותר של זעזועי תשואה שליליים; מודל גאוסי דו־מצבי מסוג HMM ממדל משטרים…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםתנודתיותלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו סוקרת שיטות למציאת שינויים בתהליך שמייצר סדרה פיננסית, באמצעות נתוני SPY יומיים כדוגמה. היא משווה בין מבחן Zivot–Andrews, שאומד שינוי יחיד תוך בדיקת שורש יחידה, לבין שיטות לפילוח של כמה שינויים. PELT בוחרת את מספר השינויים באמצעות קנס, ואילו פילוח…

סטטיסטיקהלמידת מכונהאינדיקטורים טכנייםניהול סיכונים