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

102 מסמכים

Machine Learning for Trading

המחברת מדגימה תרגול פריסה של מודל לכיוון שיעורי מימון בקריפטו. היא מאמנת מודל LightGBM תלת־מחלקתי על נתוני חוזים תמידיים היסטוריים שמקורם ב-Binance, ואז שולפת נרות שעתיים ושיעורי מימון בזמן אמת מ-OKX, מאגדת את הנתונים למחזוריות של שמונה שעות של האסטרטגיה,…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםשווקי ספוטלמידת מכונה
arXiv papers

המאמר מרחיב עשיית שוק אופטימלית לחוזים תמידיים שבהם שיעורי המימון משתנים באופן סטוכסטי. מכיוון שמלאי של עושה שוק משפיע הן על החשיפה למחיר והן על תזרימי המזומנים ממימון, המחברים מנסחים בעיית בקרה משותפת למלאי ולמימון. הם פותרים אותה בשיטת הפרשים סופיים…

קריפטועשיית שוקחוזים עתידיים תמידייםניהול סיכונים
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

תצורה זו מגדירה תהליך מחקר לאסטרטגיית לונג-שורט בחוזים עתידיים תמידיים בקריפטו. היא מגדירה יקום נכסים 19 שנבחר לפי נפח, החלטות המותאמות לסליקות מימון כל שמונה שעות וביצוע במועד המימון. יעד הליבה הוא תשואה קדימה לשמונה שעות, עם וריאציות של תשואה וכיוון; המערך…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםקאריחזרה לממוצע
Machine Learning for Trading

הדגמה זו מתארת את המבנה התפעולי של אסטרטגיית קריפטו הפועלת ברציפות ומחוברת לברוקר ספוט של USD. היא ממפה יקום גדול יותר של חוזים עתידיים תמידיים ממקרה בוחן לקבוצה הקטנה יותר של צמדי ספוט זמינים, ואז מעבירה פרוקסי לציון z של מומנטום דרך לולאה מול הברוקר. היא…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםשווקי ספוטמומנטום
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 הערכה זו מסננת מאפיינים פיננסיים ומבוססי מודל לפי הקשר שלהם לתשואה בשמונה השעות הבאות בחוזים עתידיים תמידיים בקריפטו. היא בונה את מדגם ההערכה מחלונות אימות בווק-פורוורד, משאירה את מדגם ההחזקה הסופי מחוץ לניתוח ומדרגת כל מאפיין לפי מתאם הדירוג הרוחבי…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המסמך מסביר מדוע משתמשים ב־TabM למידול נתוני פאנל של מימון בחוזים תמידיים: התשתית העצבית המשותפת שלו משלבת את כל תכונות הקלט, ואילו שכבות לא־ליניאריות יכולות לייצג אינטראקציות. בניגוד לעץ שבוחר תכונה אחת בכל פיצול, תכנון זה יכול להשתמש יחד בעמודות מתואמות.…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת מודלים מסוג Gradient Boosting לחיזוי תשואות וכיוון בחוזים תמידיים בקריפטו. רשת החיפוש משנה את קיבולת העצים ואת פונקציית ההפסד, לרבות מטרות של שגיאה בריבוע, שגיאה מוחלטת ו־Huber, תוך ניקוד המודלים בנקודות שונות במהלך האימון. היא מסבירה כיצד…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהמומנטום
Machine Learning for Trading

מחברת זו אומדת אם ציון התקן של הפרמיה בחוזה תמידי בקריפטו משפיע על תשואות שמונה השעות הבאות, כאשר שלושה גורמים מוצהרים — תנודתיות המחיר, שיעור המימון וסטיית הפרמיה הממוצעת — מוחזקים קבועים. מכיוון שהטיפול הוא רציף, היעד הוא שיפוע המתאר את השינוי בתשואה…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

ניתוח גישוש זה מאפיין נתוני OHLCV שעתיים של חוזים תמידיים בקריפטו לצד מדד פרמיה המתעדכן כל שמונה שעות. הוא בוחן כיסוי לפי סמל ותאריך, שינויים בחברות בחוזים, יחידות והתפלגות הפרמיה, תקינות OHLC, ערכים חסרים ויישור בין מחירים שעתיים לתצפיות פרמיה בתדירות נמוכה…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מודדת כיצד עלויות ביצוע משפיעות על תצורת החוזים העתידיים התמידיים בקריפטו שכבר נבחרה. היא מקבעת את המודל, את נקודת הביקורת, את כלל הכניסה, את ההקצאה ואת בקרת הסיכון, ואז מריצה מחדש בקטסטים על פני רשת של עלויות הלוך ושוב ביחס לשווי הנקוב שנסחר. הפלט…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת את TabM, אנסמבל עצבי עם שיתוף משקולות, על מערך של מאפייני חוזים עתידיים תמידיים של מטבעות קריפטוגרפיים. חברי האנסמבל חולקים עמוד שדרה עצבי אך משתמשים בווקטורי קנה מידה ובשכבות פלט נפרדים, וכך משלבים יצירת אנסמבל יעילה עם אינטראקציות לא…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה בדיקה ממוקדת: האם ייצוג רצף שנלמד של מאפייני מימון בחוזים תמידיים משפר את הביצועים לעומת תקצירים שנבנו ידנית של הפרמיה, הפער בין מחירי החוזה התמידי למחירי הספוט. היא משווה את NLinear, שמחיל מיפוי ליניארי על שינויים בחלון התצפיות האחרון, ל-LSTM…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו הופכת דירוגי מודלים לתיקים פשוטים של חוזים תמידיים בקריפטו. בכל חותמת זמן של מימון, כלל כניסה בוחר חוזים מהחלק העליון או התחתון של הדירוג ומקצה להם משקולות שוות. שקלול שווה מספק נקודת ייחוס: כך אפשר לייחס את ההבדלים לדירוגים תוך קיבוע גודל…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה תחזיות אימות של משפחות מודלים שונות למחקר על מימון חוזים עתידיים תמידיים. היא מסבירה שמקדם מידע מודד קשר דירוג בין תחזיות לתשואות עוקבות, AUC מודד דירוג עבור תוויות עלייה או ירידה, והפסד לוג מעריך דיוק הסתברותי עם ענישה חזקה על טעויות בטוחות.…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו משתמשת בלמידת מכונה כפולה כדי להעריך אם ציון z של פרמיה בחוזים עתידיים תמידיים קשור לתשואה בשמונה השעות הבאות, לאחר התאמה לשישה משתני בקרה שנמדדו לפני הטיפול. היא משווה השפעות במשטרי תנודתיות גבוהה ונמוכה באמצעות התאמות נפרדות ואינטראקציה בין הטיפול…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה תכונות להשערה חתכית: פוזיציות לונג יקרות במיוחד בחוזים עתידיים תמידיים עשויות להקדים חולשה יחסית כאשר עסקאות צפופות מתפרקות. היא ממירה שיעורי מימון ונתוני מדד פרמיה לרמות, ציוני תקן היסטוריים, דירוגים בתוך מועדי סליקה, מדדי דעיכה ותכונות התניה…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםקאריבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת כלל חזרה לממוצע של RSI בפוזיציות לונג בלבד, עבור נתוני נרות תמידיים של BTC/USDT, באמצעות מנוע בקטסט מונחה-אירועים. היא מאגדת תצפיות תוך-יומיות לנרות יומיים לפי UTC, מחשבת RSI פשוט של רווחים והפסדים מתגלגלים, נכנסת כשהמדד מתחת לסף מכירת היתר…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםחזרה לממוצעאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מפתח מאפיינים לבחינת השאלה אם פוזיציות צפופות בחוזים עתידיים תמידיים של קריפטו חוזות תשואות יחסיות. הוא מסביר את כיוון תשלום המימון, את תפקיד מדד הפרמיה, ומדוע ייתכן שצריך להשלים ערכי מימון או פרמיה גולמיים בייצוגים כגון ציוני תקן היסטוריים, דירוגים…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםמיקרו־מבנה השוק
arXiv papers

המסמך מציג טווחי מחירים בקריפטו כתוצאה של אינטראקציות בין הקשר השוק לעלות הפוזיציות הממונפות. הוא מתמקד במסגרת זמן של ארבע שעות להערכת ההקשר הזה, ומתאר מימון בחוזים עתידיים תמידיים ככוח שעשוי להשפיע על נכונות הסוחרים להחזיק בחשיפה כיוונית. לפי הפרשנות…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםחוזים עתידייםמיקרו־מבנה השוק
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
arXiv papers

המאמר מיישם תורת ערכים קיצוניים מוכללת על תשואות הזנב בשוק החוזים העתידיים על ביטקוין, כדי לבחון סיכון לחיסול כפוי, מינוף ורמות בטחונות בפוזיציות לונג ושורט. הניתוח האמפירי משתמש בחוזים עתידיים תמידיים של BitMEX. הוא מדווח על שיעורי חיסול יומיים ביחס לחוזים…

קריפטוחוזים עתידייםחוזים עתידיים תמידייםניהול סיכונים
arXiv papers

מחקר זה בוחן התפרצויות חוזרות בתנודתיות ובנפח המסחר סביב גבולות של דקה, חמש דקות ורבע שעה בשווקי מטבעות קריפטוגרפיים. הוא מנתח נתוני עסקאות משישה חוזים תמידיים של Binance ומשתמש בשינוי בעיגול גדלי העסקאות כמדד להשתתפות אלגוריתמית. גדלי העסקאות נעשים פחות…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםמסחר בתדירות גבוההמיקרו־מבנה השוק