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

365 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

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

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 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

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
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה תהליך לאפיון סדרות שוק לפני מידול. היא מתחילה בתרשימים של מחירים ותשואות SPY, רמות VIX והתפלגות התשואות, כדי לזהות מגמות, התקבצות תנודתיות וזנבות כבדים. לאחר מכן היא מסבירה כיצד לקרוא יחד את מבחני Augmented Dickey-Fuller ו־KPSS: השערות האפס שלהם…

מניותסטטיסטיקהתנודתיותניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המחברת משתמשת בתשואות יומיות של SPY כדי להסביר ניתוח בתחום התדרים ואת מגבלותיו כמקור למאפייני מסחר. פירוק גלים מפריד את השונות לרצועות בקני מידה איטיים בהדרגה, ואילו אומדנים ספקטרליים מתארים את התפלגות השונות בתשואה על פני התדרים. הדוגמאות משוות משפחות גלים,…

מניותסטטיסטיקהתנודתיותאינדיקטורים טכניים
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד אי־ודאות במודל עשויה להוסיף מידע מעבר לאומדן נקודתי. היא מתאימה מודל תנודתיות סטוכסטית שבו לוגריתם התנודתיות החבוי מתפתח לאורך זמן והתשואות מתפלגות לפי Student-t. פיזור אחורי, רוחב מרווחי אי־ודאות ואומדני פרמטרים מופקים כמאפיינים, תוך…

תנודתיותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

ניתוח גישוש זה מציג חוזי אופציות ומבנה שרשרת, ואז מאפיין מדגם 2020 של אופציות S&P 500 על פני שמונה נכסי בסיס. הוא מסביר את מידת הכסף של האופציה, ערך פנימי וערך זמן, תנודתיות משתמעת, היווניות וכיצד מחיר מימוש, מועד פקיעה וסוג קול או פוט יוצרים שרשרת רב־ממדית.…

אופציותמניותתנודתיותתמחור נגזרים
Machine Learning for Trading

פרק זה מציג ניהול סיכונים כחלק מתכנון אסטרטגיה ומתפעול בזמן אמת. הוא עוסק במדידת סיכון זנב באמצעות ערך בסיכון וערך מותנה בסיכון, בעומק הירידה משיא לשפל ובהתאוששות ממנה, בפירוק חשיפות, בבדיקות לחץ, בבקרות אדפטיביות ובממשל. השיטות המתוארות כוללות אומדני זנב…

ניהול סיכוניםתנודתיותבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מאפיינים מנתוני NASDAQ-100 ברמת דקה באמצעות שלושה תהליכים: רגרסיה אוטורגרסיבית הטרוגנית מתגלגלת לחיזוי שונות בטווח הקרוב, התמרת פורייה לתיאור מבנה מחזורי בפעילות האחרונה, וחתימות מסלול בעומק שתיים ללכידת סדר השינויים במחיר, בזרימת ההוראות…

מניותתנודתיותלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת משווה מדידות תנודתיות, מתאימה מודל אוטורגרסיבי הטרוגני (HAR) ומעריכה חספוס באמצעות מעריכי Hurst. תחילה היא משווה שונות ממומשת תוך־יומית לאומדים יומיים, מפרידה בין תשואות לילה לפעילות במהלך המסחר ומדגישה מלכודות כגון מחירים שלא הותאמו, ימי מסחר חסרים…

תנודתיותסטטיסטיקהאינדיקטורים טכנייםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

הפרק מסביר גישות קלאסיות ליצירת נתונים פיננסיים סינתטיים, ובהן תהליכי מחירים בזמן רציף, תנודתיות GARCH, דגימת Bootstrap מחדש והשוואת מודלים. הוא מתאר כיצד מודלים כגון תנועה בראונית גאומטרית, דיפוזיית קפיצות, חזרה לממוצע ו-Heston מקודדים הנחות שונות על…

סטטיסטיקהתנודתיותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת למידת מכונה כפולה כדי לבדוק אם הפער בין התנודתיות הגלומה לממומשת קשור לתשואות מניות בהמשך, לאחר התאמה לגורמים מערפלים שנצפו. היא מזהה תנודתיות ממומשת, מומנטום מניות והטיית סקיו של היפוך סיכון כבקרות רלוונטיות, ומשווה את האומדן המתואם לריבועים…

מניותאופציותתנודתיותלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת נתוני עסקאות וציטוטים ברמת הטיק של AlgoSeek עבור AAPL במהלך מפולת השוק במרץ 16, 2020. היא מסננת לשעות המסחר הרגילות, מפרידה בין דיווחי עסקאות לעדכוני NBBO, ובוחנת פעילות תוך־יומית, מרווחים, גדלי מסחר, התפלגות לפי זירות ותנועת מחירים. עדכוני…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותתנודתיות
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מאפייני תנודתיות מותנית עבור מחקר מניות ואופציות ב-S&P 500, באמצעות מודל GJR-GARCH. בניגוד לכללים קבועים המבוססים על מחירי עבר, מאפיינים מותאמים תלויים בחלון האמידה שלהם. לכן השיטה מגדירה לוח זמנים להתאמות מחדש, אומדת פרמטרים רק מתצפיות קודמות,…

מניותאופציותתנודתיותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מקרה בוחן זה בונה מאפיינים כדי לבדוק אם השונות הגלומה בכסף עולה על השונות הממומשת לאחר מכן עבור מניות S&P 500, ואם ההפרש משתנה בין ניירות ערך. הוא משלב ציטוטי סטרדל עם מחירי נכס הבסיס כדי למדוד פרמיות שונות, תנודתיות, תנאי שוק האופציות ומאפייני סיכון קשורים.…

אופציותתנודתיותמניותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מקשרת בין קביעת גודל פוזיציה לבין ניתוח התנועות השליליות והחיוביות המרביות. היא מדגימה קביעת גודל בשיעור קבוע, שבה מספר המניות נקבע לפי תקציב הסיכון של התיק והמרחק בין הכניסה לסטופ, עם תקרה לריכוז הפוזיציה. היא מציגה גם משקולות מנורמלות לפי תנודתיות…

קביעת גודל פוזיציהניהול סיכוניםתנודתיותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לבנות מאפיינים מנתונים שמעבר להיסטוריית המחירים של נכס יחיד. היא גוזרת תשואת גלגול שנתית של חוזים עתידיים ממחירי החוזים הקרובים והדחויים הנצפים באותו זמן, ומשתמשת בשלוש תקופות לפדיון כדי לחשב שיפוע מנורמל של העקום ועקמומיות בצורת פרפר.…

חוזים עתידייםאופציותקאריתנודתיות
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר כיצד לצמצם שרשראות אופציות גדולות של S&P 500 למערכי נתונים יומיים לכל סימול עבור מחקר. סיכום המשטח בוחר אופציות הקרובות ביותר לדלתות מוחלטות יעד בתוך קבוצות מועדים לפקיעה, ואז גוזר תנודתיות גלומה בכסף בכמה טווחי זמן, הטיית פוט-קול של 25-דלתא,…

אופציותתנודתיותתמחור נגזרים
Machine Learning for Trading

מודול זה מגדיר קו בסיס להקצאה חודשית של ETF באמצעות ציון מומנטום מותאם סיכון: תשואה מצטברת נגררת חלקי תנודתיות ממומשת שנתית. הוא בוחר בנכסים המדורגים גבוה ביותר כאשר שיפוע עקום התשואות של 10 שנים פחות 2 שנים עולה על סף; אחרת הוא מקצה באופן הגנתי בין אג״ח…

מניותריבוי נכסיםמומנטוםתנודתיות
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