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.
852 מסמכים
המחברת מסבירה כיצד מאגרי מאפיינים שומרים על התאמה בין נתוני אימון לקלטי מודל בזמן אמת. היא מתארת תצוגות מאפיינים באמצעות מפתח הישות, חותמת זמן של האירוע, זמן חיים ותכונות המאפיינים, ואז משווה צירופים לפי נקודת זמן לאימון היסטורי לשליפות של הערך האחרון הידוע…
המחברת מיישמת אסטרטגיית מומנטום חודשית אחת של ETF ומשטר עקום תשואות בשתי דרכים: חישוב תשואה וקטורי וסימולציה רציפה של חשבון. בשתיהן נעשה שימוש באותם משקלי יעד, נכסים, תאריכים ועלות מסחר כוללת, כך שההשוואה יכולה להתמקד בבחירות ביצוע כגון מועד כניסת היעדים…
המחברת מתארת התאמה של רשת זיכרון ארוך־קצר־טווח למאפייני מיקרו־מבנה של NASDAQ-100 בתדירות של דקה אחת, כדי לחזות תשואות עתידיות בכמה אופקי זמן. המודל מעבד רצף נגרר צעד אחר צעד ולומד אילו תצפיות קודמות לשמר. האימון משתמש בקפלי ווק-פורוורד, מתקנן מאפיינים על…
המחברת מציגה מקודד אוטומטי מותנה המרחיב ניתוח רכיבים עיקריים ממכשירים, בכך שהוא מחליף את המיפוי הלינארי ממאפייני מניות לחשיפות לגורמים ברשת עצבית. הוא משמר את המבנה של חשיפה כפול תשואת גורם, ובמקביל מאפשר קשרים לא לינאריים בין מאפיינים לטעינויות. המודל מאומן…
מחברת זו מציגה תהליך לרכישה ולתחזוקה של סדרות זמן פיננסיות באמצעות מנהל אחיד, יקומי סמלים מוגדרים מראש או מותאמים אישית ואחסון Parquet מחולק למחיצות. היא מכסה שליפה של סמל יחיד ושל כמה סמלים במקביל, טעינת נתונים לאחסון, קריאת טווחי תאריכים נבחרים, עדכונים…
המסמך מתאר ארכיטקטורה של רשת מדיניות עצבית הממפה סדרות זמן ברמת הנכס והקשר למשקלי סיכון מוגבלים בתיק. עמוד השדרה לכל נכס משלב הטמעות הקשר, אפנון לפי מאפיינים, בחירת משתנים, LSTM ותשומת לב זמנית סיבתית. לאחר מכן הוא מעבד קשרים בין נכסים באמצעות תשומת לב…
מחברת זו משווה שיטות לקביעת גודל תיק עבור תצורות מובילות של אותות מניות S&P 500. תחילה היא בוחרת לכל תצורה את נקודת הביקורת החזקה ביותר עם כיסוי מלא, לפי שארפ באימות, ואז מחילה על אותן תחזיות מקצים חלופיים — לרבות שקלול לפי ציון, שקלול קונפורמי, תנודתיות…
מחברת זו מתארת את שלב התחזית לתקופת ההחזקה בצד במחקר מאפייני חברות US. היא לוקחת את תצורת המודל שנבחרה באמצעות תוצאות אימות, משחזרת את מפרט האימון ואת נקודת הביקורת שלה, ואז מתאימה אותה מחדש באמצעות נתונים שמסתיימים לפני חלון ההחזקה בצד. זהות אימון חדשה…
המחברת מתארת ניתוח למידת מכונה כפולה בחלון מתרחב, הבוחן אם מומנטום של 12-ל--2 חודשים מנבא תשואות של חברות US בחודש הבא, לאחר התאמה לבטא, תנודתיות אידיוסינקרטית, שווי שוק ושונות. היא מתאימה מודלי עזר באמצעות חודשים קודמים, מחילה תקופת חסימה בין האימון לבדיקה,…
מחברת זו מציגה תהליך עבודה לחילוץ אירועים תאגידיים מובנים מדיווחי SEC 8-K וטעינתם לגרף ידע Neo4j. מודל שפה מעבד דיווחים באצוות כדי להפיק רשומות אירוע הכוללות נושאים, יחסים, אובייקטים וחותמות זמן. תהליך העבודה משתמש בסכמות מפורשות לאירועים ולקשרים, מאמת את…
מחברת זו משווה חיפושי היפרפרמטרים של Optuna עבור XGBoost, LightGBM ו-CatBoost על מערך נתונים של מאפייני חברות. לכל ספרייה מוקדש מחקר חיפוש משלה, המשתמש באומד פרצן במבנה עץ, גיזום חציוני, עצירה מוקדמת ואחסון מתמשך של המחקר. הבחירה בין שגיאה ריבועית ממוצעת…
מחברת זו מיישמת למידת מכונה כפולה כדי לבדוק אם הפער בין התנודתיות הגלומה לממומשת קשור לתשואות מניות בהמשך, לאחר התאמה לגורמים מערפלים שנצפו. היא מזהה תנודתיות ממומשת, מומנטום מניות והטיית סקיו של היפוך סיכון כבקרות רלוונטיות, ומשווה את האומדן המתואם לריבועים…
הדגמה זו בודקת אם מימוש אחד של חציית שני ממוצעים נעים מפיק אותות תואמים במנועי בקטסט ומסחר חי. שני המנועים מקבלים את אותם נרות ETF מוכנים ETF ומשתמשים באותם פרמטרים לאסטרטגיה ובאותה מוסכמת מילוי, כך שההשוואה מתמקדת בהבדלים בהתנהגות המנועים. האסטרטגיה קונה…
מחברת זו בוחנת נתוני עסקאות וציטוטים ברמת הטיק של AlgoSeek עבור AAPL במהלך מפולת השוק במרץ 16, 2020. היא מסננת לשעות המסחר הרגילות, מפרידה בין דיווחי עסקאות לעדכוני NBBO, ובוחנת פעילות תוך־יומית, מרווחים, גדלי מסחר, התפלגות לפי זירות ותנועת מחירים. עדכוני…
ניתוח זה משחזר הוראות לימיט בודדות של NASDAQ מתוך הודעות הוספה, מחיקה, ביטול חלקי, החלפה וביצוע של ITCH. הוא מודד אם הוראות בוטלו או מולאו וכמה זמן נדרש עד לאירועים אלה, באמצעות חותמות זמן מדויקות והתפלגויות אורך חיים בסולם לוגריתמי. השיטה מבחינה בין הוראות…
מקרה בוחן זה מתאים עצי הגברת גרדיאנט לתוויות תשואה של ETF ומשווה אותם לקו בסיס ליניארי שהציג ביצועים טובים תחת רגולריזציית רידג׳ חזקה. הוא מסביר מדוע עצים יכולים לגלות אינטראקציות, למשל כשמומנטום מתנהג אחרת במשטרי לחץ בשוק, בעוד שפיצולים חמדניים עלולים לבחור…
ניתוח גישוש זה בוחן מאגר היסטורי של מניות בארה״ב US, מסביר את שדות המחיר הגולמי והמתואם שלו, ובוחן את כיסוי הסימולים לאורך זמן. הוא משווה בין מספרי הסימולים הפעילים בכל שנה לבין התצפיות הראשונות והאחרונות, ומראה מדוע יש צורך בנתוני כניסות ויציאות כדי להבין…
מחברת זו בונה מאפייני תנודתיות מותנית עבור מחקר מניות ואופציות ב-S&P 500, באמצעות מודל GJR-GARCH. בניגוד לכללים קבועים המבוססים על מחירי עבר, מאפיינים מותאמים תלויים בחלון האמידה שלהם. לכן השיטה מגדירה לוח זמנים להתאמות מחדש, אומדת פרמטרים רק מתצפיות קודמות,…
מסמך זה מציג מערכי נתונים ציבוריים של תשואות גורמי Fama-French ו־AQR כקלט להשוואת ביצועים, לייחוס סיכון ולמחקר גורמים. הוא מתאר גורמי שוק, גודל, ערך, רווחיות, השקעה ומומנטום מספריית Fama-French, לצד סדרות AQR המכסות איכות, בטא נמוכה ומושגים חלופיים של ערך.…
מחברת זו מסבירה כיצד לחלץ סעיפים נרטיביים מדיווחי 10-K ו־10-Q לצורך ניתוח טקסט מאוחר יותר. היא ממפה מספרי פריטים ייחודיים לכל טופס, ממירה את קובץ ה־HTML של הדיווח תוך שמירה על גבולות פסקאות, מנקה רכיבי עמוד ומזהה את תחילת הסעיפים וסופם למרות הפניות חוזרות…
מקרה בוחן זה בונה מאפיינים כדי לבדוק אם השונות הגלומה בכסף עולה על השונות הממומשת לאחר מכן עבור מניות S&P 500, ואם ההפרש משתנה בין ניירות ערך. הוא משלב ציטוטי סטרדל עם מחירי נכס הבסיס כדי למדוד פרמיות שונות, תנודתיות, תנאי שוק האופציות ומאפייני סיכון קשורים.…
מחברת זו משחזרת את הצעת הקנייה והמכירה הטובה ביותר שהייתה בתוקף עבור כל עסקת AAPL במהלך סשן מסחר יחיד במרץ 2020, ואז מיישמת את שיטת Lee–Ready כדי להסיק אם הקונים או המוכרים יזמו את העסקאות. היא משלבת אירועי ציטוט ועסקה לפי סדר חותמות הזמן, מעבירה קדימה את…
מחברת זו מדגימה תהליך אבחון ברמת העסקה, המקשר בין הפסדים ממומשים לבין הסברי SHAP של מודל. היא מאמנת מודל LightGBM על מאפייני מחיר ותנודתיות בפיגור, לצד קלטים מאקרו־כלכליים, כדי לחזות תשואות SPY במפגש הבא. סף תחזית קבוע קובע אילו עסקאות לונג למפגש אחד נפתחות;…
המחברת בוחנת תוצאות שנשמרו מביקורת אסטרטגיות אמיתיות, המשווה את מנוע LEAN לפרופילי Backtest תואמים של ML4T. היא מזהה את עומסי העבודה לפי מחלקת נכסים הנתמכים על ידי הקלטים שהוקפאו, ומדווחת על ראיות להתאמה בין מילויים, הערכות שווי, חותמות זמן של הערכות השווי,…