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

2,170 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה תהליך עבודה להחלטה כיצד למדל סדרות זמן פיננסיות. היא מתחילה בתרשימי מחירים ותשואות של SPY, רמות VIX והתפלגות התשואות, כדי לזהות רמות נסחפות, תנועות מקובצות וזנבות כבדים. לאחר מכן היא משלבת את מבחן Augmented Dickey-Fuller, שהשערת האפס שלו היא…

סטטיסטיקהתנודתיותאינדיקטורים טכנייםמניות
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

מחקר פאנל זה של מניות US משתמש במודל ליניארי עם ענישה כקו בסיס לחיזוי תשואות עתידיות ממאפיינים שנצפו בסגירה. מערך המאפיינים כולל מדידות חופפות של מומנטום ותנודתיות, היוצרות מולטיקולינאריות שעלולה להפוך את מקדמי הריבועים הפחותים הרגילים ללא יציבים. המחברת…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

השוואת ביצועים זו משווה בין CSV, Parquet, Feather (‏Arrow IPC) ו-HDF5 באמצעות אותו מערך OHLCV דטרמיניסטי. היא מודדת זמן כתיבה, זמן קריאה לאחר מימוש, גודל קובץ והשפעה של קריאת עמודות נבחרות בלבד. מדיניות התזמון משתמשת בכתיבה אחת ומחשבת ממוצע של קריאות חוזרות…

מניותבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחקר מאפיינים זה עבור ETF בונה שלושה משתנים נגזרים ממודלים: מודל מרקוב חבוי (HMM) שמעריך את משטר השוק, מחירים שעברו הפרשים שבריים עבור קרנות ייחוס, ותנודתיות מותנית מסוג GARCH(1,1) לכל ETF. הוא מדגיש שכדי למנוע הצצה לעתיד, הן הפרמטרים והן ההסקה צריכים להשתמש…

מניותתנודתיותלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מדריך זה משווה מחסומי סטופ-לוס וטייק-פרופיט קבועים, סטופים נגררים, יציאות מותאמות ל-ATR, אות יציאה של למידת מכונה ושילובים של גישות אלה על נתוני SPY יומיים. מחסומים קבועים מדומים ממחירי הכניסה, כאשר פערים ליליים מבוצעים לפי מחיר הפתיחה ובהנחה שמרנית שהסטופ…

מניותניהול סיכוניםאינדיקטורים טכנייםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחקר משווה עצים עם Gradient Boosting למודל ליניארי עם ענישה לצורך דירוג צמדי מטבעות לפי תשואות עתידיות. המניע הוא שעצים יכולים לייצג קשרים מותנים, כגון שימוש במומנטום במשטר שוק אחד ובקארי באחר, בעוד שהצמדים חולקים מטבעות ותלויים סטטיסטית זה בזה. הרשת…

מט״חלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

ניתוח חקרני זה מתאר מערך נתונים של OANDA בתדירות של ארבע שעות, הכולל עשרים צמדי מטבעות. הוא מסביר ששדה הנפח סופר עדכוני ציטוטים בזירה אחת, ולא היקף מסחר מאוחד, ולכן אינו מאפשר דירוג נזילות של כלל השוק. הוא מסווג את הצמדים לפי השאלה אם הדולר US הוא מטבע…

מט״חסטטיסטיקהמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

המדריך התפעולי מדגים אמצעי הגנה בזמן ריצה למערכת מסחר חי באמצעות ברוקר סינתטי. הוא מראה כיצד SafeBroker דוחה פקודות כאשר נתוני השוק ישנים מדי או כשההפסדים היומיים חורגים ממגבלה שהוגדרה, וכיצד מתג השבתה שמופעל בעקבות הפסד נשאר נעול לאחר יצירה מחדש של הברוקר.…

ניהול סיכוניםביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

המחברת מרכיבה סוכן חיזוי מלקוח של מודל שפה, כלי חיפוש ולולאת תורות מוגבלת. הסוכן מחפש ראיות ומחזיר הסתברות בינארית עם נימוק. מנתח התשובות שלו מטפל בשגיאות עיצוב נפוצות ומאמת פעולות חיפוש וחיזוי; תשובות לא תקינות נשלחות בחזרה לתיקון. רשומות ריצה שמורות משמרות…

למידת מכונהסטטיסטיקהסנטימנט שוקבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מיישמת שיטות מחקר אירועים מסדרות זמן מבניות בייסיאניות כדי לאמוד את השפעת הודעות הפדרל ריזרב על ETF אג״ח. היא בונה תרחיש נגד עובדתי מתוך קשרים לפני האירוע בין תשואות הלוגריתם היומיות של נכס היעד לבין תשואות של משתני בקרה מסוג ETF בינלאומיים וסחורות.…

ניירות ערך בעלי הכנסה קבועהמסחר מונחה אירועיםסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

המחברת משווה בין DQN, PPO ו-A2C בסביבת מסחר מדומה משותפת, המכוילת לתשואות שעתיות של חוזים עתידיים תמידיים על ביטקוין. מודל GARCH(1,1) מספק צבירת תנודתיות, בעוד הסביבה גובה על שינויי פוזיציה ומחילה פעולה בהשהיה של צעד אחד, כדי למנוע מתן תגמול לסוכן על תשואה…

למידת מכונהקריפטוחוזים עתידיים תמידייםתנודתיות
Machine Learning for Trading

המחברת בודקת אם ארבע אסטרטגיות של תיקים מנוהלים מסבירות תשואות SPY לאחר בקרה על תנועה משותפת רחבה של ETF. האסטרטגיות מדרגות ETF לפי מומנטום בפיגור, תנודתיות או תשואות אחרונות. עשרה רכיבים עיקריים מקבוצה מאוזנת של ETF עם היסטוריה ארוכה משמשים כמשתני בקרה,…

השקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקהמומנטום
Machine Learning for Trading

המחברת מתאימה את Word2Vec skip-gram לאחזקות מניות של מוסדות. היא מתייחסת לתיק של כל מוסד כאל משפט, למזהי מניות כאל אסימונים, ולפוזיציות המסודרות לפי שווי האחזקה המדווח כסדר המילים. מניות שמופיעות שוב ושוב בהקשרים דומים של תיקים עשויות לקבל Embeddings קרובים,…

מניותלמידת מכונהבניית תיקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה מדוע מחירי מניות גולמיים עלולים להפיק תשואות מטעות כשהם חוצים פיצולי מניות או מועדי דיבידנד במזומן. היא מתארת התאמה לאחור, המשנה את קנה המידה של מחירים היסטוריים לפי פעולות תאגידיות מאוחרות יותר, ומבחינה בין מחירים גולמיים לסימולציית ביצוע,…

מניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםשווקי ארצות הברית
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 בוחנת אם אפשר להבחין בין מקדם המידע של אות (IC) לבין רעש כאשר תצפיות עוקבות תלויות זו בזו. היא מדגימה זאת באמצעות אות מומנטום ונתוני ETF, ומסבירה כיצד תשואות עתידיות חופפות, דירוגי אות מתמידים ומשטרי שוק עלולים ליצור אוטוקורלציה בערכי IC יומיים.…

סטטיסטיקהלמידת מכונהמומנטוםבדיקת 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 מסבירה כיצד לבדוק פאנל שסופק של סדרות כלכליות מ-FRED ולפרש את רשת הימים בלוח השנה, המטא-נתונים והעמודות הנגזרות שלו. מאחר שהפאנל נפרס על לוח שנה יומי, ספירת השורות מסתירה את לוחות הזמנים המקוריים של הפרסומים. ספירת השינויים בכל סדרה יכולה לשחזר חסם…

ריבוי נכסיםניירות ערך בעלי הכנסה קבועהתנודתיותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מתייחסת לתחזיות ARIMA כאל עמודות קלט למודלים מאוחרים יותר, ולא כתחזיות עצמאיות. היא מתאימה מודלים לתשואות ETF, משתמשת בבדיקות סטציונריות ובאבחון אוטוקורלציה כדי להציע סדרים, ומשווה בין סדרים מועמדים באמצעות קריטריון מידע על בלוק אימון. ההבחנה המרכזית…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מתארת כיצד להכין ולרשום תחזיות NLinear עבור תוויות FX. NLinear מחסיר את הרמה האחרונה שנצפתה מכל היסטוריית קלט באורך קבוע, וכך ממקד את המודל בשינויים בתוך חלון המבט לאחור. תהליך משותף לבדיקת זכאות של רצפים גוזר את גבולות הקפלים מציר הזמן הסופי של…

מט״חלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

כלי הניתוח המשותף הזה תומך בהשוואת תחזיות של מודלי מסחר באמצעות מדדי מרשם ואבחון ברמת התחזית. הוא טוען תוצאות מקדימות של מקדם מידע, מאפשר סינון לפי תווית או משפחת מודלים, וכברירת מחדל מוציא דורות תחזית שהוצאו משימוש כדי שהרצות ישנות עם כיסוי חלקי לא יעוותו…

סטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונהבניית תיק
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר שלושה מאפיינים מבוססי מודל שנבנו מקארי בחוזים עתידיים: תחזית ARIMA לקארי של הסשן הבא, מדדי פורייה מתגלגלים של אורכי מחזור נבחרים, ומודל מרקוב חבוי בעל שני מצבים שמסיק את משטר השוק מתוך הקארי הממוצע. הלקח המרכזי הוא משמעת בזמן: יש לאמוד פרמטרים רק…

חוזים עתידייםקארילמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר שתי דרכים לאמוד מרווחי קנייה־מכירה כשזמינים רק נתוני OHLCV יומיים. Corwin-Schultz משווה טווחי שיא־שפל לאורך מרווחים סמוכים של יום אחד ויומיים, תוך שימוש בהבדלים בין התנהגות התנודתיות והמרווח כדי להפריד ביניהם; אומדנים שליליים נחתכים לאפס. Roll…

מיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקהביצוע פקודותתנודתיות