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 מממשת תהליך עבודה לכותרות ESG: היא בוחרת חדשות באמצעות מילות מפתח, משייכת כל כותרת שנבחרה לקטגוריה סביבתית, חברתית או של ממשל תאגידי, ומחשבת ציוני סנטימנט FinBERT לכותרות שנדגמו. היא מודדת את תמהיל הקטגוריות במאגר שנבחר לפני הדגימה ומשתמשת בדגימה…

למידת מכונהסנטימנט שוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מבקרת קורפוס של דוחות שנתיים לפני יצירת אינדקס למחקר פיננסי. היא מודדת את ההשהיה בין סוף תקופת כספים לבין תאריך ההגשה הפומבית, ומראה מדוע יישומים נקודתיים בזמן חייבים להשתמש בתאריך הפרסום. היא גם מזהה דיווחים המיוצגים תחת כמה סמלי טיקר, מסבירה מדוע…

מניותלמידת מכונהביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסננת מאפיינים פיננסיים ומבוססי מודל לפי הקשר שלהם לתשואה של שמונה השעות הבאות בחוזים תמידיים בקריפטו. בכל מועד סליקה היא מחשבת מתאמי Spearman רוחביים בין חוזים כשירים, ואז מסכמת את הציונים האלה על פני קפלי אימות בווק-פורוורד. היא בוחנת גם את יציבות…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאגדת תוצאות מודלים קיימות של ווק-פורוורד ממחקרי מקרה פיננסיים, כדי להשוות בין LSTM, NLinear, TSMixer, TCN ו־PatchTST לבין קווי בסיס ליניאריים, מבוססי הגברת גרדיאנט ורשתות עצביות טבלאיות. המדד העיקרי שלה הוא מקדם מידע יומי ממוצע של Spearman, המדווח…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת אם גורמי השקעה שפורסמו מציעים פרמיות תשואה אמינות ואם הם מפזרים זה את זה. היא מסתמכת על סדרות ארוכות טווח ורב־נכסיות של AQR לצד גורמי מניות של Fama-French, ומשתמשת בסטטיסטיקות המתחשבות במתאם סדרתי ובסף מובהקות גבוה יותר כדי להביא בחשבון את…

השקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהבניית תיקניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מודול הניתוח המשותף מתאר דרכים לאמוד חיכוכי מסחר בין סוגי נכסים. הוא כולל אומדי מרווחי קנייה־מכירה המבוססים על טווח גבוה־נמוך ועל אוטו־קווריאנציה של תשואות, מדדי נפח ממוצע מתגלגלים ושיטות רגרסיה לכיול השפעת שוק לפי שורש ריבועי ומקדם השפעת המחיר של Kyle. הוא…

ביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתייחסת לערך הכולל הנעול כאל נתון חלופי ובוחנת את ההשערה שתנאי ההון ב־DeFi יכולים לסייע בחיזוי תשואות אתר. היא מגדירה TVL כשווי הדולרי של נכסי קריפטו שהופקדו בפרוטוקולים, ומדגישה שמדובר במלאי שערכו משתנה גם בעקבות הפקדות וגם בעקבות מחירי השוק של…

קריפטונתוני בלוקצ׳ייןמימון מבוזר (DeFi)סטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת מדוע מקדם המידע של מודל אינו קובע את יחס Sharpe של אסטרטגיה שנבנתה מתחזיותיו. על פני סדרת מחקרי מקרה היא משווה דירוגי אותות לתוצאות בק טסט ובוחנת כיצד כללי כניסה, גודל פוזיציה, תדירות האיזון ועלויות מסחר משפיעים על ההמרה. היא גם משווה ביצועים…

בדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מממשת התאמה לימודית יומית של מודל גורם היוון סטוכסטי אדברסרי. רשת משקלי תיק בונה גורם מתשואות עודפות של היום הבא באמצעות מאפיינים ומצב שוק הזמינים בסגירה הקודמת. רשת מומנטים אדברסרית מסייעת לאמן את גרעין התמחור, ואילו רשת בטא נפרדת חוזה מומנטים של…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

ניתוח זה בוחן אם אותות מסחר נבחרים נראים אמינים, באמצעות השוואת ראיות ממקדם מידע (IC) ליחסי Sharpe שמתקבלים לאחר המרת תחזיות לפוזיציות. הוא מאגד תוצאות של משפחות מודלים בין סוגי נכסים, מציג את IC הממוצע ואת מדד Sharpe החציוני של האות, ובוחן שונות בין תצורות.…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאגדת תוצאות ווק-פורוורד שהורצו בעבר כדי להשוות בין LSTM, NLinear, TSMixer, TCN ו־PatchTST במחקרי מקרה, לצד קווי בסיס ליניאריים, מבוססי הגברת גרדיאנט ו־TabM. היא מדווחת על מקדמי מידע יומיים ממוצעים של Spearman עם רווחי סמך של HAC, ממפה אילו…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

ניתוח היתכנות זה בודק אם הנתונים וההנחות לאסטרטגיית סטרדל שורט שבועית מגודרת דלתא על מניות S&P 500 סבירים לפני התאמת מודל. הוא מסביר כיצד אופציות רכש ומכר באותו מחיר מימוש ובאותו מועד פקיעה יוצרות סטרדל, כיצד תנודתיות גלומה ותנודתיות ממומשת קשורות לפרמיית…

אופציותתנודתיותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת חקרנית זו מאפיינת נתוני חוזים עתידיים שעתיים של CME במוצרים ובמחלקות נכסים שונות, ומשתמשת ב-E-mini S&P 500 כדוגמה. היא מסבירה את ההיררכיה ממוצר לחוזה שפוקע ולסדרה רציפה, מסכמת חלונות כיסוי ובודקת אינווריאנטים בסיסיים של OHLC בסדרה רציפה אחת. לחוזים…

חוזים עתידייםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה כללי משקל בתיק למכירת סטרדלים על סמלים נבחרים של S&P 500. הסמלים שנבחרו נשארים קבועים וההקצאה משתנה, כאשר משקל שווה משמש קו בסיס. השיטות כוללות משקל לפי ציון חזוי, תנודתיות הפוכה, שוויון בסיכון, שוויון סיכון היררכי, אופטימיזציית ממוצע־שונות…

אופציותבניית תיקקביעת גודל פוזיציהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בודקת כיצד אסטרטגיה נבחרת של מאפייני חברות US מגיבה לשינוי בהנחת עלויות העסקה. תצורת האסטרטגיה נשארת קבועה, ובדיקות בק טסט לאימות מורצות מחדש על פני רשת מוגדרת של עמלות ורמות סליפג׳, כאשר כל רמה מתחלקת שווה בשווה ביניהן. איזון חודשי מחדש פירושו…

מניותביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה תצוגה מקדימה של מסמכי 100 10-K ו־8-K המיועדים לשמש קלט לגרף ידע פיננסי. היא מתארת בדיקות סכמה לשדות נדרשים, מפתחות חברה ומספרי גישה ייחודיים, תוויות טופס עקביות, התאמה לשנה ומטא־נתונים על אורך הטקסט. דוחות שנתיים מספקים תיאורים ארוכים יותר של…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר ממשק לקוראים לבחינת תוצאות בק טסט המאוחסנות במרשם. הוא מציג סיכומים של מספר ההרצות, מאפשר לבדוק מפרטים והרצות בודדות, לדרג תוצאות, להשוות שיטות הקצאה, לצפות בעקומות ריכוז ולעקוב אחר התפתחות אסטרטגיה. הממשק קורא את מסד הנתונים של המרשם ומחזיר…

בדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהבניית תיקלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מריצה אסטרטגיית מאפייני מניות קבועה בתקופת בדיקה שמורה, באמצעות תחזיות ומנגנון הקצאת תיק שנבחרו קודם לכן. היא משאירה ללא שינוי את התצורה, גודל הפוזיציות, הריכוזיות, תדירות האיזון מחדש והנחת העלות, ומכוילת את רוחבי הפוזיציה הקונפורמיים משאריות אימות…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםבדיקת ביצועים היסטורייםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

סביבה זו מדמה עושה שוק המתאים את מרכז הציטוט ואת המרווח בתגובה למלאי, לתנודתיות ולבחירת פעולה בדידה. מחירים סינתטיים משתמשים בתנודתיות מותנית שנוצרת בתהליך GARCH, בעוד שחוסר האיזון בהוראות משתנה לאורך זמן ומשפיע על ההסתברויות המדומות למילוי פקודות bid ו-ask.…

עשיית שוקמיקרו־מבנה השוקתנודתיותניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מנתחת קשרים מתוזמנים של אירועים פיננסיים בגרף ידע ומבחינה בין מועד התרחשות האירוע, פרסומו ויצירת הקשר בצינור החילוץ. היא מחשבת השהיות בין גילוי לחילוץ, בונה תמונות מצב לפי מועדי גילוי לציבור ועוקבת אחר צמיחת הגרף ושינויי קשרים לאורך זמן. גרף…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםמסחר מונחה אירועים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מפתחת מסגרת המתחשבת ביחידות לאמידת עלויות מסחר במניות, בחוזים תמידיים בקריפטו, בחוזים עתידיים, בתעודות סל ובמט״ח. היא מבחינה בין נפח מניות, נפח חוזים, נפח נכס בסיס ומספר עדכוני מחיר, וממירה פעילות למחזור דולרי רק כאשר המחיר והנפח מתארים אותה כמות…

ביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

סקירת הפרק מתארת תהליך מבוסס השערה להגדרת אסטרטגיות מסחר לפני בקטסטינג. היא מקשרת הנחות נתונים מתועדות ותצורה בלתי משתנה לניתוח חקרני, למחקרי אירועים ולמסמך מפרט מובנה לאסטרטגיה. מסמך המפרט המוצע מתעד השערה הניתנת להפרכה, תכנון מימוש, דרישות היתכנות ותוכנית…

מומנטוםחזרה לממוצעסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד מפרטי חוזים עתידיים משפיעים על החשבונאות בבקטסט. היא מראה כיצד מכפיל החוזה ממיר שינויי מחיר לרווח והפסד בדולרים, כיצד מכפלת המחיר במכפיל קובעת ערך נקוב לקביעת גודל הפוזיציה, ומדוע עמלות לחוזה ועלויות באחוזים משקפות הנחות שונות. הדוגמה…

חוזים עתידייםסחורותמומנטוםקביעת גודל פוזיציה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאמנת אוטואנקודר בסיסי על תשואות שעתיות של סל שווקים של חוזים תמידיים בקריפטו. התשואות מתוקננות לפי תקופת האימון, ורשת עצבית דוחסת את הקלט הרב-נכסי לייצוג חבוי דו-ממדי לפני שחזורו. המודל מאומן למזער שגיאת שחזור ממוצעת בריבוע, ואז מוערך בתקופת בדיקה…

קריפטולמידת מכונהסטטיסטיקהתנודתיות