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

852 מסמכים

Machine Learning for Trading

המחברת מתארת מאפיינים הקשריים המשתנים לאט לצורך החלטות מסחר יומיות: יחסים חשבונאיים, תנאים מקרו-כלכליים וקידודי לוח שנה. היא מפרטת מדדי ערך ואיכות כגון תשואת רווחים, רווחיות, צבירות, מינוף ותשואות תזרים מזומנים, ומתאימה נתוני יסוד רבעוניים לתצפיות יומיות…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר כיצד לבנות תוויות יומיות לתשואות עתידיות של ETF באמצעות מחירי סגירה מתוקנים במועד התצפית ובמועד מסחר מאוחר יותר. הוא יוצר תווית ראשית לאופק חודשי וגרסה קצרה יותר לאופק שבועי, ומחשב תוויות על היסטוריית מחירים מלאה וממוינת של כל סימול לפני החלת…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהמומנטום
Machine Learning for Trading

המחברת בוחנת אם פעילות בספר הפקודות מנבאת תשואות בטווח הקרוב עבור NVDA. היא בונה מדד לחץ בספר המשוקלל לפי מרחק, מתוך הוספות, ביטולים ומילויים לפי פקודה בשוק, ואז מחליקה את הפעילות החתומה כדי לייצג שינויים בנזילות סמוך לנקודת האמצע. היא מעריכה חוסר איזון…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מתארת כיצד להפיק תחזיות לתקופת holdout שטרם נחשפה, לאחר בחירת תצורה לפי נתוני אימות. היא מאתרת את התצורה שנבחרה, בונה מחדש את מפרט האימון שלה עבור תקופת ה-holdout, וגוזרת את חלון האימון מציר הזמן הזמין ומאופק התווית שנבחרה. המאגר שנוצר מונע מתוצאות…

מניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
arXiv papers

המחקר משתמש בלמידת חיזוק עמוקה כדי להפוך תחזית מסחר לטווח קצר להחלטות על הצבת פקודות מוגבלות ועל מלאי בספר פקודות מוגבלות. הוא מאמן סוכן בסביבת מניות מדומה של NASDAQ, שנבנתה מתוך הודעות היסטוריות של ספר הפקודות, באמצעות הסימולטור ABIDES. הסוכן צופה בספר…

מניותלמידת מכונהביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו הופכת דיווחי 13F מוסדיים לגרף דו-צדדי המקשר מנהלים למניות, ואז גוזרת מאפייני בעלות ברמת המניה. היא מאגדת פוזיציות כפולות של מנהל-מניה, מתקננת תוויות מנפיק, מחריגה שורות אופציות ומשתמשת ברבעוני דיווח מלאים כדי שדיווחים חסרים לא ייתפסו בטעות כיציאה.…

מניותסטטיסטיקהבניית תיקשווקי ארצות הברית
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה גבול פריסה בין צינור למידת מכונה לא מקוון לבין מנוע LEAN של QuantConnect. היא בוחרת מערך תחזיות דרך מרשם מקרי הבוחן של ETF, מאמתת את מקור נתוני האימון והתחזיות ומייצאת תחזיות הולדאאוט מחוץ למדגם במבנה JSON שהפלטפורמה יכולה לצרוך. האלגוריתם…

למידת מכונהביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה חתימות מסלול כמאפיינים באורך קבוע המשמרים את סדר התצפיות ואת צורתן המשותפת בסדרה עתית. היא מתארת כיצד הרמה הראשונה של החתימה מתעדת שינויים כוללים, בעוד שאיברים ברמה השנייה לוכדים שטחים מכוונים בין זוגות קואורדינטות. הוספת זמן כקואורדינטה של…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדווחת על השוואות התאמה בין Backtrader, Zipline Reloaded ומסגרת מסחר פנימית באסטרטגיות נבחרות ממקרי בוחן אמיתיים. היא כוללת השוואות של ETF ושל פאנל מניות US בשני המנועים החיצוניים, וכן השוואות של חוזי CME ושל FX המצוטטים ב-USD עבור Backtrader.…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקמניות
Machine Learning for Trading

מודול זה מגדיר קו בסיס להקצאה חודשית של ETF באמצעות ציון מומנטום מותאם סיכון: תשואה מצטברת נגררת חלקי תנודתיות ממומשת שנתית. הוא בוחר בנכסים המדורגים גבוה ביותר כאשר שיפוע עקום התשואות של 10 שנים פחות 2 שנים עולה על סף; אחרת הוא מקצה באופן הגנתי בין אג״ח…

מניותריבוי נכסיםמומנטוםתנודתיות
Machine Learning for Trading

מחברת זו הופכת אחזקות 13F מוסדיות לגרף המקשר בין מנהלים למניות, עם קשרים ענפיים וקשתות אחזקה הכוללות מניות, שווי, תקופת דיווח ותאריך הגשת דיווח ציבורי. היא מדגימה שאילתות גרף לבעלות משותפת ולקשרים מרובי שלבים, ומשתמשת בדמיון Jaccard להשוואת אחזקות מנהלים.…

מניותמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקהבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה 57 מאפיינים חשבונאיים ומבוססי מחיר כמנבאים נפרדים לתשואות מניות US בחודש הבא. היא מחשבת מתאמי דירוג בחתך רוחב חודשי, ממוצעת אותם לאורך זמן ומתאימה את אי-הוודאות לתלות סדרתית ולבדיקת מועמדים רבים. היא בודקת גם אם הקשרים נשמרים לאורך תקופות…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משתמשת בנתוני עסקאות ופקודות שמקורם ב-NASDAQ ITCH כדי להמחיש דפוסים במיקרו-מבנה השוק. היא בוחנת אוטוקורלציה מסדר ראשון שלילית בתשואות עסקאות ברמת הטיק, משווה את ההשפעה לתשואות מחיר אמצע, ומשווה פעילות מסחר ותנודתיות תוך-יומית בין טיקרים שנבחרו לייצג…

מניותמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקהביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

הדגמה זו מרחיבה תהליך של פקודה יחידה לאיזון מחדש יומי של יקום קבוע של מניות אמריקאיות גדולות US. היא מסבירה כיצד להשוות בין פוזיציות נוכחיות אצל הברוקר ליעדי המודל, ליצור פקודות להפרשים, ואפשר גם להגיש את הסל דרך מעטפת ברוקר למסחר נייר. התהליך בודק שהחשבון…

מניותביצוע פקודותניהול סיכוניםמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת לימודית זו סוקרת מאפיינים הנגזרים ממחיר ומנפח, המשמשים במחקר כמותי. היא מכסה תשואות פשוטות ולוגריתמיות באופקי זמן שונים, מומנטום תוך דילוג על תקופה אחת, תשואות לילה ותוך-יומיות, מרחק מממוצע נע, מדדי מגמה והיפוך, כמה אומדי תנודתיות, מדדי מצב תנודתיות,…

מניותאינדיקטורים טכנייםתנודתיותמומנטום
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה תהליך לבחינת השאלה אם מומנטום בשישה חודשים ללא התקופה האחרונה משפיע על תשואות עתידיות ל־21 יום, ואם ההשפעה משתנה עם תנודתיות השוק. היא אומדת השפעות על נתוני אימון באמצעות למידת מכונה כפולה, עם בקרות לתנודתיות ולעקום התשואות, ותנודתיות השוק…

מניותמומנטוםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה סקר אבחוני רב-פעמי למערכי נתונים פיננסיים לפני עיבוד מקדים או הנדסת מאפיינים. היא בודקת את סוג הנתונים של אינדקס הזמן, חותמות זמן חסרות, סדר וייחודיות; מוצאת כפילויות מדויקות וכאלה המבוססות על מפתחות; מודדת ערכים חסרים לפי שדה, נכס ותאריך;…

סטטיסטיקהמניותקריפטוחוזים עתידיים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה שני מודלי בסיס מאומנים מראש לסדרות זמן, Chronos ו־TinyTimeMixer, עם LSTM וקו בסיס ליניארי עם ענישה על פאנל של ETF. כל מודל מקבל הקשר היסטורי חד-משתני; המודלים המאומנים מראש חוזים את הסדרה שהוזנה ומשתמשים במסלול התחזית הממוצע כציון דירוג רוחבי,…

למידת מכונהמניותמומנטוםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

פרק זה מציג מסגרת להערכת טענות סיבתיות במחקר מסחר כמותי. הוא מתחיל בהגדרות ברורות של טיפול, תוצאה, אומד, תוצאה נגדית וקבוצת התאמה, ואז מתאים שאלות מחקר לשיטות: Double Machine Learning‏ (DML) לחשיפות רציפות, סדרות זמן מבניות בייסיאניות לאירועים בדידים ושיטות…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםהשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה מודלים ליניאריים למאפייני מיקרו-מבנה של NASDAQ-100 שנצפו במרווחים של דקה, כדי לחזות תשואות בכמה אופקים עתידיים. מטרתה לקבוע קו בסיס פשוט לפני מעבר למודלים עתירי ביטוי יותר. מכיוון שמאפייני מרווח וחוסר איזון חופפים בין מדדים ותקופות מבט לאחור,…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר מערך נתונים יומי של מניות בארה״ב מסוג US, הכולל כ־3,200 חברות משנת 1962 ועד מרץ 2018. הוא כולל מנפיקים שנמחקו מהמסחר, ולכן שימושי למחקר היסטורי שבו החרגת חברות שכשלו או נמחקו עלולה לעוות את התוצאות. הנתונים כוללים שדות OHLCV סטנדרטיים ומחיר סגירה…

מניותשווקי ארצות הבריתבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה כיצד הנחות על עלויות עסקה משפיעות על שארפ האימות של הקצאה נבחרת אחת למניות ואופציות של S&P 500. כשהדבר אפשרי, היא ממשיכה עם התצורה שנבחרה מתוך קבוצת מועמדים שהוקפאה, ואז מריצה מחדש את אותו רצף על פני רשת של עלויות חד-כיווניות הנגבות כחלק…

מניותאופציותביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה מימושים של תחזית מחיר חד-משתנית ל־SPY באמצעות PyTorch גולמי, sktime ו־Darts. מטרתה העיקרית היא להעריך את המאמץ המעשי: אורך הקוד, דרישות הממשק, הצלחת ההתקנה וזמן ההתאמה והחיזוי המשולב. תחזית פשוטה של המחיר האחרון שנצפה מספקת נקודת ייחוס, בעוד…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה על NASDAQ-100 בודק אם אותות מיקרו-מבנה של 15 דקות יכולים לשרוד את עלויות המסחר. התהליך מעריך זרימת פקודות, התיישנות ציטוטים ומרווחים יחסיים, ואז משווה אסטרטגיה על פני היקום כולו לאסטרטגיה שמוגבלת למניות זולות יותר למסחר. הוא גם משווה בין בחירת…

מניותשווקי ארצות הבריתמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודות