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

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…

מניותבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

כלי אימון זה מתאר לולאת אופטימיזציה למודל בסגנון DeePM. הוא משתמש ב-AdamW לעדכון פרמטרי המודל על בסיס פונקציית הפסד עמידה המכוונת לשארפ, ומעביר תשואות קדימה, קנה מידה של תנודתיות, מסכות, עלויות עסקה ובקרות מוגדרות לחימום הדרגתי ולמינימום רך. הפסדים שאינם…

למידת מכונהניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

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…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

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…

מניותשווקי ארצות הבריתבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

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,…

מניותאופציותתנודתיותבדיקת ביצועים היסטוריים
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

מסמך זה מתאר מבחן ביצועים למנועי מסדי נתונים המשמשים לנתוני סדרות זמן פיננסיות. הוא משווה כתיבות בכמות גדולה, סריקות מלאות, שאילתות טווח זמן, צבירה של OHLCV וחיבורי as-of לנתוני עסקאות וציטוטים. המתודולוגיה מחשיבה המרת נתונים בצד הלקוח כחלק מעלות הכתיבה,…

מיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

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.…

השקעה מבוססת גורמיםמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

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.…

אופציותתנודתיותמניותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מקשרת בין קביעת גודל פוזיציה לבין ניתוח התנועות השליליות והחיוביות המרביות. היא מדגימה קביעת גודל בשיעור קבוע, שבה מספר המניות נקבע לפי תקציב הסיכון של התיק והמרחק בין הכניסה לסטופ, עם תקרה לריכוז הפוזיציה. היא מציגה גם משקולות מנורמלות לפי תנודתיות…

קביעת גודל פוזיציהניהול סיכוניםתנודתיותבדיקת ביצועים היסטוריים
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

מקרה בוחן זה מסביר כיצד לבנות תוויות של תשואה עתידית לאסטרטגיית מטבע חוץ בחתך רוחב, שמדרגת צמדי מטבעות וקונה או מוכרת בהתאם לדירוג היחסי שלהם. תחילה הוא ממפה נרות ספוט של ארבע שעות לסשני מסחר לפי מוסכמת סגירה בניו יורק, ואז מודד תשואות של סשן אחד ושל אופקים…

מט״חשווקי ספוטמומנטוםחזרה לממוצע
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

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,…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותמניותחוזים עתידיים
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר שיטה משותפת ליצירת חלוקות אימות ווק-פורוורד מתוך הגדרות הערכת מקרי בוחן. הוא מעביר את בניית הקפלים למחלק חלוקה המתחשב בלוח השנה, עובד עם חותמות זמן ייחודיות כדי לשמור על יישור שורות הפאנל, ומתקדם לאחור מגבול מוגדר של תקופת ה-holdout. חלונות אימון…

בדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכונים
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 מסבירה מדוע שכבת סיכון כללית המבוססת על משקלי יעד אינה מתאימה למנוע המרווח הקצר של S&P 500 המתואר. המנוע מקצה נתחי הון קבועים לקבוצות שבועיות ומנרמל את המשקלים בכל קבוצה כך שסכומם יהיה אחד. לכן, הקטנת המשקלים מתבטלת בעקבות הנרמול, ולא נשארת הקצאת…

אופציותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
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
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 בוחנת אם נתוני חוזים עתידיים תמידיים של Binance יכולים לתמוך באסטרטגיית חתך רוחב שמדרגת חוזים לפי פרמיה ונוקטת פוזיציות לונג ושורט. היא אינה מתאימה מודל או מפיקה תחזיות. במקום זאת, היא בודקת את יקום המסחר המוצהר במועדי סליקת מימון, משווה את רוחב…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה את השפעתן של עלויות מסחר משוערות על אסטרטגיות שנלקחו ממקרי בוחן שונים. היא קוראת בקטסטים של רגישות לעלויות עבור כל תצורת אסטרטגיה שנפרסה, משווה שארפ ברוטו לשארפ נטו בעלות המשוערת של מקרה הבוחן ומעריכה את העלות שבה שארפ יורד לאפס. שארפ נטו עובר…

בדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםביצוע פקודותסטטיסטיקה
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