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

904 מסמכים

Machine Learning for Trading

ניתוח זה מעריך אם אותות שנבחרו בכמה מחקרי מקרה של מסחר נראים אמינים דיים לשימוש נוסף. הוא משווה בין מקדמי מידע באימות (IC) לראיות ממדגם שמור, בוחן יציבות ושחזוריות, ומשווה בין איכות התחזיות ליחסי שארפ של תיקים שנבנו מתחזיות המודל. מפות חום וסיכומים ברמת…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

ניתוח זה בוחן אם הנתונים יכולים לתמוך באסטרטגיית קריפטו תמידית חתכית לפני אימון מודל או הפקת תחזיות. הגישה המוצעת מדרגת חוזים לפי הפרמיה בכל מועד סליקת מימון, ואז קונה צד אחד של הדירוג ומוכרת את הצד האחר. המחברת בודקת אם מספיק חוזים רשומים במועדי ההחלטה, אם…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

כלי זה מכין פריטי תחזית למחברות הדגמה חיות באמצעות נרמול שמות עמודות ופורמטי תאריך שונים למבנה משותף של חותמת זמן, נכס ותחזית. הוא מקבץ תצפיות כפולות של חותמת זמן ונכס ומחשב את ממוצע הציונים שלהן. הטוען מחפש תחילה פלטי מודל שנשמרו במאגר הקוד, ואז פונה לרישום…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

תצורה זו מגדירה ניסוי דירוג ואיזון מחדש של ETF בלונג בלבד. היא קובעת יקום רחב של 100-ETF המשתרע על חשיפות למניות, אג״ח, סחורות ואזורים, עם החלטות חודשיות וביצוע בפתיחה הבאה. התווית הראשית חוזה תשואה ל-21 ימים; תווית לחמישה ימים משתמשת בלוח זמנים שבועי, כדי…

מניותריבוי נכסיםבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

המסמך מפרט כיצד לבנות תוויות תשואה עתידית לאסטרטגיית חוזים עתידיים חתכית שמדרגת מוצרים לפי מבנה הטווח. הוא מבחין בין מחירים מתואמי גלגול, המתאימים לתשואות לאורך גלגולי חוזים, לבין מחירי סליקה גולמיים, המשמרים את העקום העכשווי הדרוש לאותות קארי. התוויות…

חוזים עתידייםסחורותקאריבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

ניתוח לקריאה בלבד מאגד תחזיות אימות מכמה משפחות מודלים כדי להעריך אם הן שלמות, עד כמה הן מדרגות מניות, אם מיומנות הדירוג נשמרת בין קיפולים, ואם מודלים שנראים דומים תורמים מידע נפרד. הוא משתמש במקדם המידע, מתאם הדירוג החתכי בין תחזיות לתשואות עוקבות, עם…

מניותסטטיסטיקהניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה מגדיר מודל LSTM לחיזוי תוויות של צמדי FX. הוא משווה בין המצב החבוי שהמודל החוזר נושא עמו לבין טרנספורמציות של חלון מבט לאחור קבוע ושדות קליטה של רשת קונבולוציונית, ודוחה את ההשוואה למודלים אחרים לניתוח נפרד. מריץ העבודה המשותף קובע את אורך הרצף,…

מט״חלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מתאימה את PatchTST, מודל רצף בסגנון transformer, כמודל אחד מתוך אוכלוסיית מודלים שהוגדרה מראש למחקר אופציות S&P 500. היא מחלקת סדרת נתוני עבר למקטעים באורך קבוע, מטמיעה אותם כאסימונים ומשתמשת בקשב כדי לקשר בין מיקומים לאורך החלון. בהשוואה לרקורסיה של…

אופציותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

סקירה זו מארגנת קבוצת מקרי בוחן במסחר לפי סוג הנכס, גודל היקום, תדירות הנתונים, קצב קבלת ההחלטות, משטר העלויות ופרוטוקול ההערכה. היא קוראת את המערך המוצהר בכל מחקר ומציגה טבלאות השוואה, הכוללות חלונות אימון ואימות, מספר הקיפולים, תקופות בדיקה שמורה ומיפוי…

ריבוי נכסיםבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת ניתוח זו מסבירה כיצד להעריך אסטרטגיית מניות US המבוססת על מאפייני חברות, באמצעות תוצאות ממערכת רישום המודלים ולא באמצעות בדיקות היסטוריות חדשות. היא קוראת סטטיסטיקות ביצועים המביאות בחשבון אי־ודאות, מדרגת תצורות על בסיס תחום תצפיות משותף ומשתמשת…

מניותבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר שלושה כללים לסגירת פוזיציות לפני האיזון מחדש המתוכנן של תיק: הוראת עצירת הפסד קבועה, הוראת עצירה נגררת הנמדדת מהשיא או מהרמה הטובה ביותר שהושגה מאז פתיחת הפוזיציה, ויציאה לפי זמן שסוגרת אותה לאחר תקופת החזקה מוגדרת. מכיוון שמנגנוני הגנה מסירים…

מניותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה מחזור פריסה של מודל צמדי FX יומי, המשתמש ב־Interactive Brokers גם כמקור נתונים בזמן אמת וגם כזירת ביצוע. היא מאמנת מודל רגרסיית Ridge על פאנל היסטורי, מחשבת מערך תמציתי של מאפיינים הנגזרים מתשואות יומיות, מומנטום, תנודתיות ומחירים, מביאה נרות…

מט״חלמידת מכונהביצוע פקודותניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר כיצד TWAP ו־VWAP מחלקים הוראת הורה גדולה להוראות משנה לאורך סשן מסחר. TWAP מקצה כמויות שוות לכל מרווח זמן; VWAP מקצה כמויות ביחס לתחזית נפח המסחר בכל מרווח. המחברת אומדת תחזית זו מתוך נרות דקה היסטוריים, ואז בודקת את שתי השיטות בסשני מסחר מאוחרים…

ביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקבדיקת ביצועים היסטורייםמניות
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד חיפוש בין גורמים או אסטרטגיות רבים מנפח את הביצועים הנראים של המנצח שנבחר, גם כאשר האומדנים הבודדים מחושבים כראוי. קבוצה מדומה של גורמי רעש ממחישה כיצד מקדם המידע הגבוה ביותר עשוי להיראות מרשים במקרה. לאחר מכן המחברת בונה תהליך תיקון,…

סטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמיםבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מודול Python זה מתאר שיטות לכימות אי־ודאות בבדיקות היסטוריות של אסטרטגיות באמצעות תשואות יומיות מחוץ למדגם. הוא משלב רווחי סמך המבוססים על בוטסטרפ בלוקים סטציונרי לסטטיסטיקות של סדרות תשואה, שגיאת תקן של יחס שארפ המותאמת לאוטוקורלציה ולאי־נורמליות, ושגיאות…

בדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכוניםבניית תיק
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר כיצד מחקר חוזים עתידיים של CME מפיק תחזיות לתקופת בדיקה שמורה לאחר בחירת תצורת מודל על סמך נתוני אימות. התצורה ונקודת השמירה שנבחרו משוחזרות מתוצאות האימות, ואז המודל מותאם מחדש באמצעות היסטוריה בלבד, הזמינה לפני תחילת תקופת הבדיקה השמורה. מרווח…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
arXiv papers

המאמר חוזה תנודתיות ממומשת לטווח קצר בביטקוין באמצעות קידוד תמונות מצב של נתוני זרם הפקודות כתמונות. גודל העסקה, כיוונה ומידע מספר הפקודות המוגבלות ממופים לערוצי צבע ומשמשים לאימון רשת עצבית קונבולוציונית בת שלוש שכבות, ResNet-18 ו־ConvMixer. המחקר בודק גם…

קריפטותנודתיותלמידת מכונהמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מודדת כיצד ביצועי האימות של אסטרטגיית אופציות S&P 500 משתנים תחת הנחות שונות לגבי החלק מהמרווח המצוטט שמשולם. היא בוחרת אסטרטגיית בסיס אחת לכל משפחת מודלים, ואז מריצה כל אחת מחדש תחת הנחות על עלות המרווח וביקום מלא של סטרדלים בכסף ובתת-קבוצה נזילה…

אופציותביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מציג מכונת מצבים רב-פעמית לעצירות מסחר אוטומטיות, עם המצבים סגור, פתוח וחצי-פתוח. היא מחילה את אותו היגיון מעבר על ארבעה סיכונים: דרואודאון בחשבון, הפסד יומי, רצף של ימי מסחר מפסידים והשהיית מערכת. לאחר פסק זמן להתאוששות, המפסק עובר למצב חצי-פתוח…

ניהול סיכוניםביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מפיקה תחזיות לחלון החזקה בצד של ETF שלא נחשף קודם, באמצעות התצורה שנבחרה בנתוני האימות. היא בונה מחדש את מפרט האימון כך שיסתיים אופק תווית אחד לפני פתיחת החלון, מתאימה מחדש את המודל, משמרת את נקודת הביקורת שנבחרה ומוודאת שזהות האימון שהתקבלה שונה…

בדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר בדיקות מרשם להחלטה אם להשתמש שוב באימון מודל ובבקטסט או להריץ אותם מחדש. ריצות מזוהות באמצעות גיבובים הנגזרים מהמפרטים שלהן; אפשר להשתמש בריצה שוב רק כאשר התוצרים הצפויים שלה קיימים. חלקים חסרים מסמנים ריצה כחלקית ומפעילים אימון או הרצה מחדש,…

בדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה מדוע שכבת סיכון כללית המבוססת על משקלי יעד אינה יכולה לשלוט באסטרטגיית סטרדל שורט המתוארת על S&P 500. מנוע האופציות מקצה שיעורי הון קבועים לקבוצות שבועיות ומנרמל משקלים בכל קבוצה; נרמול זה מבטל את שינוי המשקלים ואינו משאיר הקצאת מזומן שהשכבה…

אופציותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםתמחור נגזרים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת חיזוק גרדיאנט לחיזוי חתכי-רוחב של תשואות חוזים עתידיים CME. היא משנה את קיבולת העצים באמצעות פרופילים של מספר עלים ומשווה מטרות שגיאה ריבועית, שגיאה מוחלטת ו-Huber, הנבדלות בעוצמת ההשפעה של שאריות קיצוניות על ההתאמה. כל מודל מוערך במספר נקודות…

חוזים עתידייםסחורותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מוסיפה רשת קונבולוציה זמנית (TCN) להשוואה בין מודלי רצף לחיזוי פרמיות מימון בחוזים תמידיים של מטבעות קריפטוגרפיים. ריפוד סיבתי מבטיח שכל מיקום משתמש רק בתצפיות עכשוויות וקודמות, בעוד שקונבולוציות מורחבות מגדילות ביעילות את שדה הקליטה. המבנה שנבחר…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים