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

1,324 מסמכים

arXiv papers

המחקר מעריך תיקי מומנטום פיזי שנבנו ממניות NSE 500 בטווחים יומיים, שבועיים, חודשיים ושנתיים. הוא בוחן תשואות היסטוריות ופרופילי סיכון בשנים 2014–2021, ומשווה את התיק בעל הביצועים הטובים ביותר בכל טווח לתיק NIFTY 50. המחברים מדווחים שכל תיק מומנטום שנבחר השיג…

מניותמומנטוםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
arXiv papers

מקרה הבוחן מתאים את ההיגיון של מסחר בזוגות לשווקי הימורים פוליטיים באמצעות מידול ההסתברות הגלומה המשולבת של מועמדי שתי המפלגות הגדולות. תהליך סמוי מסוג Ornstein-Uhlenbeck עם רמת חזרה לממוצע המשתנה לאורך זמן מייצג את ההסתברות הבסיסית, בעוד רעש אדיטיבי מביא…

חזרה לממוצעסטטיסטיקהמסחר מונחה אירועים
Machine Learning for Trading

מחברת זו ממירה חלונות תשואה מתגלגלים של ETF לתמונות דו-ערוציות עבור רשת עצבית קונבולוציונית. שדה הסכימה הזוויתית של Gramian משנה את קנה המידה של הערכים בכל חלון, ממפה אותם לזוויות ומתעד קשרים טריגונומטריים בין זוגות של נקודות זמן. שדה המעבר של מרקוב מחלק את…

למידת מכונהסטטיסטיקהמניותבדיקת ביצועים היסטוריים
arXiv papers

המסמך מנסח מסחר בזוגות כבעיית אופטימיזציה דינמית של תיק. הפער בין שני ניירות ערך קשורים עוקב אחר תהליך גאוסי החוזר לממוצע, בעוד שקצב הסחף שלו משתנה לפי שרשרת מרקוב רציפה בזמן ובעלת מספר סופי של מצבים שאינם נצפים. מכיוון שהמשטר חבוי, המחברים משתמשים בסינון…

מסחר בזוגותחזרה לממוצעניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

מחברת זו משתמשת במודל תערובת גאוסיאנית כדי לקבץ חודשים לפי ההתנהגות המשותפת של תשע סדרות תשואה של גורמים וסוגי נכסים. היא מתקננת תצפיות חודשיות, מסירה חודשים עם ערכים חסרים ומשווה מספרי אשכולות מועמדים באמצעות BIC, AIC וציון צללית. לאחר מכן המחברת מפרשת את…

השקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקהריבוי נכסים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה סוכן חיזוי העובר לסירוגין בין הסקה לפעולות בלולאת ReAct. מרחב הפעולות שלו קטן במכוון: הסוכן יכול לחפש ראיות או להגיש תחזית הסתברותית. ממשק משותף בן שתי שיטות מאפשר ללולאה להשתמש בספקים שונים של מודלי שפה, ואילו אימות סכמה בודק כל תגובת מודל…

למידת מכונהסנטימנט שוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת את אתגר הגילוי הסיבתי של ADIA Lab כמדד להשוואה ללמידת דפוסים בתוך משפחת סימולטורים מוכרת. המשימה מספקת מערכי נתונים סינתטיים רבים המשויכים לגרפים מכוונים חסרי מעגלים ידועים, ואז מעריכה מודלים לפי סיווג התפקיד של כל משתנה ביחס לטיפול ולתוצאה.…

למידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה את Tail-GAN, גישה גנרטיבית אדברסרית ליצירת תרחישי תשואה פיננסיים תוך מיקוד בערך בסיכון (VaR) ובתוחלת ההפסד (ES). היא משתמשת במיון דיפרנציאבילי כדי לאפשר לגרדיאנטים לעבור דרך אומדני קוונטילים, ומקרינה אומדני סיכון על אילוץ המקשר בין VaR ל-ES.…

למידת מכונהניהול סיכוניםתנודתיותבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת הנדסת מאפיינים זו מסבירה כיצד מידע איטי יותר יכול להתנות איתותי מסחר מהירים באמצעות נתונים פונדמנטליים, נתונים מאקרו־כלכליים והקשר לוח השנה. היא מתארת יחסי ערך כגון מכפיל הון לשווי שוק ותשואת רווח, מדדי איכות כגון תשואה על ההון וצבירות, מדדי מאקרו…

השקעה מבוססת גורמיםמניותסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסכמת תוצאות אימות רשומות של חמישה אומדי גורמים חבויים על פני סדרת מקרי בוחן. תחילה היא ממפה אילו אומדים כוללים תוצאות לכל פאנל, ואז מזהה את האומד המוביל לפי מקדם מידע ממוצע יומי של דירוג Spearman (IC), עם רווחי סמך של HAC. היא גם משווה אומדים בפאנל…

למידת מכונהסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמיםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה הערכה של גורם יחיד באמצעות נתוני ETF אמיתיים ודוגמה למומנטום הנגזר ממחירים. היא מודדת מקדמי מידע של Spearman בחתך רוחבי מול תשואות עתידיות, משווה אופקים ומסבירה את ההבדל בין ממוצע של מקדמי מידע רוחביים יומיים לבין חישוב מתאם מאוחד אחד. היא…

מניותמומנטוםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מקרה בוחן זה מסנן מאפיינים פיננסיים ומאפיינים מבוססי מודל מול תשואות עתידיות עבור אסטרטגיית מיקרו־מבנה של NASDAQ-100. הוא מחשב לאורך זמן מקדמי מידע של דירוגים רוחביים, מתקן את ההסקה לתלות ולבדיקות מרובות, ובוחן את צורת התשואות לפי קוונטילים ואת היתירות בין…

מניותמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

פרק זה מציג יצירה מועשרת בשליפה כדרך להפוך מודלי שפה לשימושיים יותר במחקר פיננסי פתוח, שבו טענות לא מבוססות והזיות עלולות להיות יקרות. הוא עובר על המערכת, מקליטת מסמכים וחלוקה למקטעים השומרת על המבנה, דרך מטא־נתונים והטמעות ייעודיות לתחום, ועד לשליפה…

למידת מכונהסטטיסטיקהמניותסנטימנט שוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחרת מקרה בוחן של חוזים עתידיים מסוג CME מתוך בדיקות היסטוריות רשומות לאימות, הכוללות כללי איתות, הקצאה ושכבות ניהול סיכון. היא משווה מועמדות על פני שני אופקי התשואה ובוחרת את התצורה בעלת מדד Sharpe הגבוה ביותר באימות. ניתוח הרגישות לעלויות מתאר את…

חוזים עתידייםבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מפתחת מאפיינים הדורשים סדרות של כמה נכסים. היא משווה בין מבחני Engle-Granger ו-Johansen לקו־אינטגרציה, מסבירה מדוע תנועה משותפת לבדה אינה מעידה על מרווח סטציונרי, ואומדת יחסי גידור הן באמצעות רגרסיה על מלוא המדגם והן באמצעות מסנן Kalman המתעדכן…

ריבוי נכסיםמסחר בזוגותחזרה לממוצעסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לבנות תוויות לתשואות עתידיות תוך־יומיות עבור מניות NASDAQ-100 באמצעות נרות דקה וציטוטי NBBO. היא מגדירה תשואות מהנר שאחרי האות ועד לנקודת סיום עתידית מוגדרת, משתמשת בנקודות האמצע של הציטוטים להפחתת קפיצות בין מחירי קנייה למכירה ומתייחסת…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המסמך מציג תהליך תפעולי לשמירה על עדכניות נתוני שוק יומיים: טעינת היסטוריה ראשונית, אחזור תוספת קטנה עם חפיפה, בדיקת תאריכים חסרים ומעקב אחר עדכניות ובעיות אימות. החפיפה מסייעת לקלוט תיקונים של ספק לנתונים האחרונים. עבור נתוני OHLCV, חלון העדכון צריך להסתיים…

מניותבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה טרנספורמר מקוטע לחיזוי תווית ראשית במחקר מניות ואופציות של S&P 500. היא מחלקת את חלון הקלט ההיסטורי של כל מניה למקטעים רציפים ומתייחסת לכל מקטע כאל אסימון קשב. הקשב יכול להשוות ישירות בין חלקים מרוחקים בחלון, ואילו החלוקה למקטעים מקצרת את…

מניותאופציותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

ניתוח חקרני זה מאפיין נתוני OHLCV שעתיים עבור חוזים תמידיים של Binance לצד מדד פרמיה של שמונה שעות. הוא בודק את כיסוי הנתונים, שינויי חברות החוזים, יחידות, ערכים חסרים ועקביות OHLC של נרות גולמיים. הפרמיה מאוחסנת כמספר עשרוני, ולכן נדרשת המרה להצגה באחוזים.…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

קוד זה מציג ארכיטקטורת מקודד אוטומטי מפוקח לחיזוי מתוך מאפיינים פיננסיים. מקודד דוחס קלטים מנורמלים לשכבת צוואר בקבוק, ואילו מפענח משחזר את הקלטים כמשימת רגולריזציה. ראש חיזוי עזר פועל על השחזור, ורשת ראשית גדולה יותר משלבת באמצעות חיבור דילוג את המאפיינים…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה מודל גורם היוון סטוכסטי של ETF, המתאים סדרת משקולות אחת לתמחור תשואות בקרב קרנות. בניגוד למודלים שמעריכים בנפרד חשיפות של קרנות ותשואות של גורמים, הוא מאמן שתי רשתות מול שגיאות תמחור: אחת בונה משקולות של גורם ההיוון מתוך החתך הרוחבי, והשנייה…

מניותסטטיסטיקהלמידת מכונהבניית תיק
arXiv papers

עבודה זו בוחנת השקעה וצריכה באופק אינסופי עבור משקיע בעל תועלת CRRA, בשוק לא שלם שהזדמנויותיו תלויות בגורם אקראי. היא עוסקת הן בגורמים בעלי מספר סופי של מצבים והן בגורמים הממודלים כתהליכי דיפוזיה של Itô, ומקשרת בין בחירת תיק דינמית לבין פתרון משוואת…

בניית תיקניהול סיכוניםתנודתיותסטטיסטיקה
arXiv papers

המאמר משתמש ברעיונות מתרמודינמיקה סטוכסטית כדי למדל השפעת מחיר ולבחון אסטרטגיות מסחר הלוך־ושוב. הוא מתייחס למחזור מסחר כאל תהליך שאינו בשיווי משקל, מפרש את ההשפעה כעבודה שהתפזרה ואת רעש השוק כתנודה תרמית. תחת פונקציונלי השפעה קמורים כלליים, הוא גוזר אילוץ…

מיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותארביטראז׳סטטיסטיקה
arXiv papers

המאמר בוחן אם לתצפיות פונקציונליות מ-K מדגמים יש אותה התפלגות. הוא בונה סטטיסטי מבחן רב־משתני מהשוואות זוגיות לפי Cramér–von Mises של פונקציונלי האפיון האמפיריים, ומאפשר למבחן להעריך שוויון בהתפלגות בין הקבוצות. כדי לשלב את ההשוואות המרכיבות למדד מובהקות…

סטטיסטיקהקריפטו