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 מקבצת תשואות חודשיות של תשע סדרות גורמים ושוק של מניות, אג״ח, מטבעות וסחורות באמצעות מודלים של תערובות גאוסיאניות. לאחר השמטת חודשים עם נתונים חסרים, היא מתקננת את הסדרות כדי שהבדלי קנה מידה לא ישלטו בקיבוץ. מספרי אשכולות מועמדים מושווים באמצעות…

ריבוי נכסיםהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה 57 מאפיינים חשבונאיים ומבוססי מחיר כמנבאים נפרדים לתשואות מניות US בחודש הבא. היא מחשבת מתאמי דירוג בחתך רוחב חודשי, ממוצעת אותם לאורך זמן ומתאימה את אי-הוודאות לתלות סדרתית ולבדיקת מועמדים רבים. היא בודקת גם אם הקשרים נשמרים לאורך תקופות…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהניהול סיכונים
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

פרק זה מציג מסגרת להפיכת רעיון מסחר למפרט מאפיינים מתועד. הוא מבקש מהחוקרים להתאים את אופקי המאפיינים להחלטה המיועדת, לציין השערה לגבי הגורם המניע ולהבחין בין אותות חיזוי לבין משתני מצב הקשריים. בחירות של מסגרת ייחוס, ייצוג ואגרגציה צריכות לנבוע מהטענה…

אינדיקטורים טכנייםלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מדריך זה מבחין בין אמידת השפעה סיבתית לבין גילוי מבנה סיבתי, וממפה שאלות מחקר נפוצות לספריות Python מתאימות. EconML ו-DoWhy אומדות השפעות כאשר מבנה ההתאמה ידוע או מוגדר במפורש; Tigramite ו-causal-learn מציעות מבנים מתוך נתוני סדרות עתיות או נתוני חתך. הוא…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

סקירה זו מאגדת נתוני תצורה מתשעה מקרי בוחן במסחר, הכוללים מניות, קריפטו, מטבע חוץ, חוזים עתידיים, אופציות ותיקים מרובי נכסים. היא משווה את יקום הנכסים, תדירות הנתונים, קצב ההחלטות, מודל העלויות והמיפוי מאות לפוזיציה בכל מחקר. הדוגמאות ממחישות כיצד בחירות אלה…

ריבוי נכסיםבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מסגרת דטרמיניסטית לבדיקה אם צינורות בקטסט ומסחר חי פועלים בעקביות. היא משווה את השלבים שהופכים נרות מחיר להחלטות: חישובי מאפיינים, תחזיות, אותות וגדלי פקודות. רצף מחירים סינתטי קבוע מאפשר לשני הצינורות לעבד קלטים זהים, וכך קל יותר לבודד…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותלמידת מכונהסטטיסטיקה
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 זו משתמשת בנתוני עסקאות ופקודות שמקורם ב-NASDAQ ITCH כדי להמחיש דפוסים במיקרו-מבנה השוק. היא בוחנת אוטוקורלציה מסדר ראשון שלילית בתשואות עסקאות ברמת הטיק, משווה את ההשפעה לתשואות מחיר אמצע, ומשווה פעילות מסחר ותנודתיות תוך-יומית בין טיקרים שנבחרו לייצג…

מניותמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקהביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאגדת תוצאות של מודלים ליניאריים, ובהם OLS,‏ Ridge,‏ Lasso ו־ElasticNet, מתשעה מחקרי מקרה. היא משווה את התצורה השלמה החזקה ביותר של כל מחקר בתווית הראשית שלו, ואז בוחנת רגולריזציה, מקדמי מידע ברמת הקפל, יציבות, אופקים חלופיים, מדדי סיווג ורגרסיה…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםהשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה מעריך את TabM, אנסמבל עצבי חסכוני בפרמטרים, על אותן שורות מאפייני חוזים עתידיים CME נקודתיות בזמן ועל אותם קפלי ווק-פורוורד שמשמשים משפחות מודלים אחרות. הוא מציג את TabM כדרך למצע שונות בין מודלים תוך שיתוף רוב הפרמטרים, ומשנה את קיבולת המודל…

חוזים עתידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

הדגמה זו מרחיבה תהליך של פקודה יחידה לאיזון מחדש יומי של יקום קבוע של מניות אמריקאיות גדולות US. היא מסבירה כיצד להשוות בין פוזיציות נוכחיות אצל הברוקר ליעדי המודל, ליצור פקודות להפרשים, ואפשר גם להגיש את הסל דרך מעטפת ברוקר למסחר נייר. התהליך בודק שהחשבון…

מניותביצוע פקודותניהול סיכוניםמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת לימודית זו סוקרת מאפיינים הנגזרים ממחיר ומנפח, המשמשים במחקר כמותי. היא מכסה תשואות פשוטות ולוגריתמיות באופקי זמן שונים, מומנטום תוך דילוג על תקופה אחת, תשואות לילה ותוך-יומיות, מרחק מממוצע נע, מדדי מגמה והיפוך, כמה אומדי תנודתיות, מדדי מצב תנודתיות,…

מניותאינדיקטורים טכנייםתנודתיותמומנטום
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה תהליך לבחינת השאלה אם מומנטום בשישה חודשים ללא התקופה האחרונה משפיע על תשואות עתידיות ל־21 יום, ואם ההשפעה משתנה עם תנודתיות השוק. היא אומדת השפעות על נתוני אימון באמצעות למידת מכונה כפולה, עם בקרות לתנודתיות ולעקום התשואות, ותנודתיות השוק…

מניותמומנטוםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחקר מקרה זה מעריך סטרדלים קצרים במחיר מימוש ATM על מרכיבי S&P 500, שנפתחים מדי שבוע ומוחזקים עד לפקיעה עם גידור דלתא יומי. הבחירה המתודולוגית העיקרית היא למדל תשואות עד לפדיון: פוזיציית האופציה כרוכה במרווח בכניסה אך לא במרווח יציאה מהאופציה, ואילו עסקאות…

אופציותתנודתיותבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה סקר אבחוני רב-פעמי למערכי נתונים פיננסיים לפני עיבוד מקדים או הנדסת מאפיינים. היא בודקת את סוג הנתונים של אינדקס הזמן, חותמות זמן חסרות, סדר וייחודיות; מוצאת כפילויות מדויקות וכאלה המבוססות על מפתחות; מודדת ערכים חסרים לפי שדה, נכס ותאריך;…

סטטיסטיקהמניותקריפטוחוזים עתידיים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה שני מודלי בסיס מאומנים מראש לסדרות זמן, Chronos ו־TinyTimeMixer, עם LSTM וקו בסיס ליניארי עם ענישה על פאנל של ETF. כל מודל מקבל הקשר היסטורי חד-משתני; המודלים המאומנים מראש חוזים את הסדרה שהוזנה ומשתמשים במסלול התחזית הממוצע כציון דירוג רוחבי,…

למידת מכונהמניותמומנטוםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

פרק זה מציג מסגרת להערכת טענות סיבתיות במחקר מסחר כמותי. הוא מתחיל בהגדרות ברורות של טיפול, תוצאה, אומד, תוצאה נגדית וקבוצת התאמה, ואז מתאים שאלות מחקר לשיטות: Double Machine Learning‏ (DML) לחשיפות רציפות, סדרות זמן מבניות בייסיאניות לאירועים בדידים ושיטות…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםהשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה מודלים ליניאריים למאפייני מיקרו-מבנה של NASDAQ-100 שנצפו במרווחים של דקה, כדי לחזות תשואות בכמה אופקים עתידיים. מטרתה לקבוע קו בסיס פשוט לפני מעבר למודלים עתירי ביטוי יותר. מכיוון שמאפייני מרווח וחוסר איזון חופפים בין מדדים ותקופות מבט לאחור,…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת כיצד להעריך אסטרטגיית FX שנבחרה קודם לכן על תחזיות מדגם החזקה. היא משתמשת מחדש במפרט הבקטסט הרשום של התצורה שנבחרה, תוך השארת האות, ההקצאה, בקרות הסיכון, כלל האיזון מחדש, העלויות והגדרות החשבון קבועים. קבוצת התחזיות מזוהה באמצעות זהות אימון…

מט״חבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר מערך נתונים יומי של מניות בארה״ב מסוג US, הכולל כ־3,200 חברות משנת 1962 ועד מרץ 2018. הוא כולל מנפיקים שנמחקו מהמסחר, ולכן שימושי למחקר היסטורי שבו החרגת חברות שכשלו או נמחקו עלולה לעוות את התוצאות. הנתונים כוללים שדות OHLCV סטנדרטיים ומחיר סגירה…

מניותשווקי ארצות הבריתבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

הערכת מאפיינים זו מסננת מועמדים פיננסיים ומבוססי מודל מול תשואות עתידיות בחוזים עתידיים של CME. לכל מאפיין היא בודקת כיסוי נתונים והתיישנות, מודדת מתאם דירוג יומי בחתך הרוחבי בין ערכי המאפיינים לתשואות העתידיות, מתאימה את אי-הוודאות לחלונות תשואה חופפים…

חוזים עתידייםסטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה כיצד הנחות על עלויות עסקה משפיעות על שארפ האימות של הקצאה נבחרת אחת למניות ואופציות של S&P 500. כשהדבר אפשרי, היא ממשיכה עם התצורה שנבחרה מתוך קבוצת מועמדים שהוקפאה, ואז מריצה מחדש את אותו רצף על פני רשת של עלויות חד-כיווניות הנגבות כחלק…

מניותאופציותביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה מימושים של תחזית מחיר חד-משתנית ל־SPY באמצעות PyTorch גולמי, sktime ו־Darts. מטרתה העיקרית היא להעריך את המאמץ המעשי: אורך הקוד, דרישות הממשק, הצלחת ההתקנה וזמן ההתאמה והחיזוי המשולב. תחזית פשוטה של המחיר האחרון שנצפה מספקת נקודת ייחוס, בעוד…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים