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

103 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת תחזיות שנבחרו קודם של מאפייני חברות ותצורת תיק קבועה על תקופת בדיקה של שנה. היא אינה מבצעת בחירות חדשות לגבי תחזיות, הקצאה, ריכוזיות, איזון מחדש או עלויות עסקה, וכך משמרת את תקופת הבדיקה להערכה מחוץ למדגם. מקצה הקונפורמיות של התיק משתמש…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםקביעת גודל פוזיציהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מקרה הבוחן מחיל אומדן סיבתי על מומנטום ב-ETF ושואל אם השפעתו על תשואות עתידיות משתנה עם תנודתיות השוק. הוא משתמש במשתנה טיפול רציף של מומנטום, בתוצאה של תשואה עתידית ל-21 ימים, בבקרות לתנודתיות ולעקום התשואות וביער סיבתי לאמידת השפעות ממוצעות ומותנות למשטר.…

מניותשווקי ארצות הבריתמומנטוםלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

המחברת בוחנת מדוע שני מנועי בקטסט עשויים להניב תוצאות שונות מאותות זהים. היא מקבעת את האסטרטגיה ואת היקום הסחיר, הופכת את משקלי התיק לדטרמיניסטיים כשיש תחזיות שוות, וחושפת הגדרות ביצוע כגון מניות חלקיות לעומת שלמות, עתודות עמלות וסדר מילוי. כל הגדרה משתנה…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותקביעת גודל פוזיציהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה אסטרטגיית ETF שנבחרה קודם לכן על תקופת מדגם שמורה. היא מאחזרת את התחזיות התואמות לפי זהות האימון ונקודת הביקורת שלהן, מחילה את מפרט האסטרטגיה ועלויות המסחר שנקבעו קודם, ורושמת את הבקטסט שנוצר. התצורה קבועה לפני הרצת מדגם ההחזקה, לרבות ריכוז,…

בדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיקניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

המחברת בונה מדדי מיקרו־מבנה שוק מנתוני עסקאות NASDAQ ITCH, מאגדת עסקאות לנרות תוך־יומיים ומבחינה בין תחליפי נזילות, אותות זרימת פקודות ומצב ספר הפקודות. היא מסווגת עסקאות בודדות לפי כלל הטיק לפני האיגוד, כך שנפחי קנייה ומכירה יוכלו ליצור מדד משמעותי לחוסר…

מניותמיקרו־מבנה השוקמסחר בתדירות גבוההסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה כיצד לכוונן כללי StopLoss, TakeProfit ו־TrailingStop לתיק מומנטום תוך שמירה על הפרדה כרונולוגית בין הכיול להערכה. היא בודקת רוחבי כללים בנפרד וצירופים משותפים באמצעות נתוני כיול, ואז מקפיאה תצורות נבחרות לפני פתיחת תקופת ההערכה המאוחרת יותר.…

מניותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםמומנטום
Machine Learning for Trading

המסמך משווה שיטות חלופיות לקביעת גודל פוזיציה באסטרטגיות חוזים עתידיים של CME, שנבחרו מתוך קו בסיס המדורג לפי מדד שארפ באימות עם משקל שווה. שקלול שווה מתייחס לכל מוצר שנבחר באותו אופן, אף שלחוזים עתידיים עשויות להיות רמות תנודתיות ותנועה משותפת שונות מאוד.…

חוזים עתידייםסחורותקביעת גודל פוזיציהבניית תיק
Machine Learning for Trading

המסמך מדגים מעטפת לברוקר שבודקת פקודות ואת מצב התיק לפני העברת עסקאות. הבקרות כוללות מגבלות על כמות המניות והשווי בכל פקודה, מגבלות חשיפה לפוזיציה, מגבלות על קצב הפקודות, רשימות נכסים מותרים וחסומים, ועצירת חירום. ברוקר סינתטי מציג אילו בקשות התקבלו ואילו…

ניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציהביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת ממירה תשואות ETF קדימה ל־21 ליעד של עלייה או ירידה, ומעריכה רגרסיה לוגיסטית עם רגולריזציית L1 ו־L2 בקיפולי ווק-פורוורד כרונולוגיים. היא מתקננת מאפיינים באמצעות נתוני האימון של כל קיפול, ואז מעריכה תחזיות לפי דיוק, דיוק חיובי, היזכרות, F1, ROC AUC…

למידת מכונהסטטיסטיקהקביעת גודל פוזיציהמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת מדוע שני מנועי בקטסט עשויים להפיק תוצאות שונות מאותות זהים. היא מקבעת אסטרטגיית ETF שחושבה מראש, בונה מהתחזיות שלה תיק דטרמיניסטי ומשנה הגדרות ביצוע אחת בכל פעם. ההגדרות כוללות עיגול מספר המניות, מזומן שמור לעמלות, סדר ביצוע, התנהגות באיזון…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד השפעת השוק גדלה עם גודל הפקודה ומשתמשת במודל השתתפות של שורש ריבועי כדי למסגר את קיבולת האסטרטגיה. היא מבחינה בין קלטים הזמינים מנתוני שוק, כגון תנודתיות ונפח יומי ממוצע, לבין מקדם ההשפעה, שדורש נתוני ביצועי האסטרטגיה עצמה לצורך כיול.…

מיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

המחברת בוחנת כיצד תחזיות תשואה לקרנות סל יכולות לבטא אי-ודאות, ומשווה נשירת מונטה קרלו לאנסמבלים עמוקים. הנשירה נשארת פעילה במעברי הסקה חוזרים, ואילו אנסמבל מודד אי-הסכמה בין רשתות שאומנו בנפרד. הפיזור הזה אומד אי-ודאות אך אינו מספק כשלעצמו רווחים בעלי תכונת…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המחברת קושרת בין קביעת גודל פוזיציה לניתוח התנודות השליליות והחיוביות המרביות. היא מדגימה קביעת גודל בשיעור קבוע, שבה מספר המניות נקבע לפי תקציב סיכון לכל עסקה והמרחק בין הכניסה לסטופ, בכפוף לתקרת ריכוזיות. היא גם בונה הקצאות לונג בלבד עם היפוך תנודתיות מתוך…

קביעת גודל פוזיציהניהול סיכוניםתנודתיותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת משווה שש שיטות הקצאה באסטרטגיות של חוזים תמידיים על קריפטו שכבר עברו מסנן בחירה בסיסי. היא משאירה את התחזיות ואת כללי הכניסה של כל אסטרטגיה קבועים, ומשנה את אופן הקצאת ההון: מקצה אחד משתמש בציוני מודל, כמה משתמשים בתנודתיות נכסים או בשונות משותפת,…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםקביעת גודל פוזיציהבניית תיק
Machine Learning for Trading

המחברת גוזרת את גודל הפוזיציה לפי קלי בהימור בינארי באמצעות מקסום התוחלת של הלוגריתם של ההון, ואז מדגימה כיצד גודל ההימור משנה את התפלגות מסלולי ההון המדומים. היא מרחיבה את המסגרת לתשואות רציפות ולתיקים מרובי נכסים, שבהם הביטוי המוכר של ממוצע חלקי שונות נשען…

קביעת גודל פוזיציהניהול סיכוניםבניית תיקסטטיסטיקה
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

המסמך מתאר השוואה בשלב האימות בין כללי סטופ קבועים ונגררים לאסטרטגיות FX. לכל תווית תשואה הוא בוחר אסטרטגיית אב מתוך מחזור קבוע וסגור של תוצאות אות והקצאה, ואז משנה את בקרת הסיכון המוצהרת ברמת הפוזיציה תוך שמירה על זהות אסטרטגיית האב. סטופים מגיבים למסלול…

מט״חניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה משווה בין שיטות חלופיות לקביעת גודל פוזיציה בחוזים עתידיים של CME לבין קו בסיס במשקל שווה. הוא מסביר כיצד קביעת גודל לפי הופכי התנודתיות משתמשת בתנודתיות של כל חוזה, בעוד ששיטות המבוססות על קו־וריאנציה מביאות בחשבון גם את הקשרים בין מוצרים.…

חוזים עתידייםקביעת גודל פוזיציהבניית תיקניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מרווחי חיזוי סביב תחזיות גרדיאנט בוסטינג ומשווה בין חיזוי קונפורמי מפוצל לבין רגרסיית קוונטילים, רגרסיית קוונטילים קונפורמית והסקה קונפורמית אדפטיבית. חיזוי קונפורמי מפוצל משתמש בחלוקה כרונולוגית לאימון וכיול, מסיר תצפיות סביב הגבול כדי להתחשב…

למידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

המחברת בודקת אם קביעת גודל פוזיציה מבוססת מודל משפרת את התוצאה לעומת שקלול שווה באסטרטגיית מאפייני חברות US. היא משווה שקלול לפי ציון, המקצה משקל גדול יותר למניות עם ציונים חזויים גבוהים יותר, לשקלול קונפורמי, המפחית הקצאות כאשר מרווחי התחזית מצביעים על…

מניותקביעת גודל פוזיציהבניית תיקבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת משווה דרכים לצאת מעסקאות לונג ב-ETF: יעדי רווח וסטופים קבועים, סטופים נגררים, מחסומים המותאמים ל-ATR, אותות למידת מכונה ושילובים. היא בונה אינדיקטורים וסימולציות מסחר, ואז מסכמת תשואות עסקאות, שיעורי הצלחה, תדירויות הפעלה של סטופים ואי-ודאות באמצעות…

מניותניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציהתנודתיות
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה את מכניקת הבקטסטינג של חוזים עתידיים באמצעות דוגמת מומנטום לונג־שורט בכמה סוגי נכסים. היא מסבירה כיצד מפרטי החוזה ממירים תנועות מחיר לרווח והפסד בדולרים באמצעות מכפילים, וכיצד החשיפה הנומינלית קובעת את גודל הפוזיציה בחוזים. היא משווה עמלות…

חוזים עתידייםמומנטוםבדיקת ביצועים היסטורייםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה הוראות עצירת הפסד ברמת הפוזיציה, עצירות נגררות ויציאות לפי זמן, על שושלת ההקצאה המדורגת במקום הראשון בשרפ בוולידציה מבין מועמדים כשירים עם כיסוי מלא. כל מעטפת מושווית להורה שלה ללא מעטפת, וכך מבודדת השפעת כלל הסיכון. רווחי סמך בבוטסטרפ בלוקים…

מניותאופציותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה כללי הקצאת משקל בתיק עבור אסטרטגיית אופציות S&P 500 שמוכרת סטרדלים. היא משאירה את הסימולים שנבחרו ואת הגדרות האסטרטגיה האחרות קבועים, ומחליפה את קו הבסיס של משקולות שוות במקצים המשתמשים בתחזיות מודל או באומדני סיכון של תשואות נכסי הבסיס.…

אופציותמניותבניית תיקקביעת גודל פוזיציה