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

מסמך זה מדגים מושגים של מאגר מאפיינים ישירות באמצעות נתוני Parquet ממקרי הבוחן. תצוגת מאפיינים מגדירה את מפתח הישות, חותמת הזמן של האירוע, משך השימוש האפשרי ועמודות המאפיינים. באימון מודל, ערכים היסטוריים מצורפים למועד ההחלטה שבו ניתן היה לדעת אותם; בשימוש…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

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…

מניותלמידת מכונהסנטימנט שוקמסחר מונחה אירועים
Machine Learning for Trading

מקרה בוחן זה בודק אסטרטגיות שבועיות לונג־שורט המדורגות לפי קארי, על פני מגוון חוזים עתידיים מסוג CME, תוך שימוש בנתונים יומיים, בהערכת מודל ווק-פורוורד ובעלויות עמלות, מרווחים וסליפג׳ בגלגול. הוא משווה את איכות האותות בין משפחות מודלים, ואז מעריך הקצאת תיק,…

חוזים עתידייםקארילמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

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;…

למידת מכונהסטטיסטיקהמניותסנטימנט שוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה שכפול התנהגות ללמידת חיזוק הפוכה (IRL) לצורך למידה מרישומי ביצוע. ההדגמות מבוססות על לוח ביצוע של TWAP, שמטרתו ניטרלית לסיכון וידועה: לפרוס את ביצוע העסקה באופן אחיד לאורך זמן כדי להגביל את ההשפעה, תוך קבלת חשיפה לסיכון עיתוי. שכפול התנהגות…

ביצוע פקודותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מודל עצבי של גורם היוון סטוכסטי עבור פאנל של חוזים עתידיים מסוג CME. המודל משתמש הן בתשואות המוצרים והן במאפיינים נצפים, כגון קארי, מומנטום ותנודתיות, כדי לבנות גורמים חבויים ולהפיק תחזיות לאופקי תשואה עתידיים שהוגדרו מראש. הוא מנוגד ל־PCA,…

חוזים עתידייםלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמיםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

דיפרנציאציה מסדר שברי מפעילה חזקה שברית של אופרטור הפרש ההשהיה על לוגריתמי המחירים. משקלי הבינום שלה דועכים לאורך תצפיות עבר, ולכן התוצאה משלבת שינויי מחיר עם חלק ממידע רמת המחיר שנשמר. הסדר השברי קובע את הפשרה: סדרים נמוכים משמרים יותר זיכרון, אך נוטים לספק…

סטטיסטיקהאינדיקטורים טכנייםלמידת מכונה
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 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 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

מסמך זה מסביר מערכת יומן ריצות לתיעוד אימון מודלים, תחזיות, אומדנים סיבתיים ובקטסטים במקרי בוחן של מסחר. הוא מתאר כיצד תצורות עוברות מהגדרות מקרה הבוחן דרך תפריטי אימון וקביעות מודל, ואז הופכות למפרטים פתורים הכוללים קובצי נתונים, עמודות מאפיינים, תאריכי…

בדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונהסטטיסטיקהבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מקבצת תשואות חודשיות של תשע סדרות גורמים ושוק של מניות, אג״ח, מטבעות וסחורות באמצעות מודלים של תערובות גאוסיאניות. לאחר השמטת חודשים עם נתונים חסרים, היא מתקננת את הסדרות כדי שהבדלי קנה מידה לא ישלטו בקיבוץ. מספרי אשכולות מועמדים מושווים באמצעות…

ריבוי נכסיםהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

פרק זה מציג מסגרת להפיכת רעיון מסחר למפרט מאפיינים מתועד. הוא מבקש מהחוקרים להתאים את אופקי המאפיינים להחלטה המיועדת, לציין השערה לגבי הגורם המניע ולהבחין בין אותות חיזוי לבין משתני מצב הקשריים. בחירות של מסגרת ייחוס, ייצוג ואגרגציה צריכות לנבוע מהטענה…

אינדיקטורים טכנייםלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מדריך זה מבחין בין אמידת השפעה סיבתית לבין גילוי מבנה סיבתי, וממפה שאלות מחקר נפוצות לספריות Python מתאימות. EconML ו-DoWhy אומדות השפעות כאשר מבנה ההתאמה ידוע או מוגדר במפורש; Tigramite ו-causal-learn מציעות מבנים מתוך נתוני סדרות עתיות או נתוני חתך. הוא…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מסגרת דטרמיניסטית לבדיקה אם צינורות בקטסט ומסחר חי פועלים בעקביות. היא משווה את השלבים שהופכים נרות מחיר להחלטות: חישובי מאפיינים, תחזיות, אותות וגדלי פקודות. רצף מחירים סינתטי קבוע מאפשר לשני הצינורות לעבד קלטים זהים, וכך קל יותר לבודד…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאמנת סוכן למידת חיזוק לתזמון מכירת פקודה קבועה לאורך נרות שעתיים משוק חוזים עתידיים תמידיים בקריפטו. המצב שלו כולל תשואות בפיגור, תנודתיות, נפח השעה הקודמת, הפרמיה של החוזה התמידי ביחס לספוט, והזמן עד לסליקת מימון. חלוקה לפי תאריך מפרידה בין אימון…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםביצוע פקודותלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאגדת תוצאות של מודלים ליניאריים, ובהם OLS,‏ Ridge,‏ Lasso ו־ElasticNet, מתשעה מחקרי מקרה. היא משווה את התצורה השלמה החזקה ביותר של כל מחקר בתווית הראשית שלו, ואז בוחנת רגולריזציה, מקדמי מידע ברמת הקפל, יציבות, אופקים חלופיים, מדדי סיווג ורגרסיה…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםהשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה מעריך את TabM, אנסמבל עצבי חסכוני בפרמטרים, על אותן שורות מאפייני חוזים עתידיים CME נקודתיות בזמן ועל אותם קפלי ווק-פורוורד שמשמשים משפחות מודלים אחרות. הוא מציג את TabM כדרך למצע שונות בין מודלים תוך שיתוף רוב הפרמטרים, ומשנה את קיבולת המודל…

חוזים עתידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
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 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