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

פרק זה מתאר מסלול ממחקר לביצוע חי, המבוסס על לוגיקת אסטרטגיה שיכולה לפעול בבקטסט, במסחר נייר ובמסחר חי. הוא עוסק באינטגרציות עם ברוקרים ופלטפורמות, מחזורי פריסה, בדיקות התאמה בין נתונים ותכונות, טיפול במחזור חיי פקודה ומוכנות תפעולית. תהליך העבודה של הפקודה…

ביצוע פקודותניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםמיקרו־מבנה השוק
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

פרק זה ממפה נתונים פיננסיים ממקורות שוק, יסוד וחלופות, ואז משווה כיצד סוגי נכסים משפיעים על משמעותם של מחירים, נזילות ותצפיות. הוא מדגיש שחותמות זמן, התאמות, מזהים ועדכונים הם חלק מהגדרת מערך הנתונים ויכולים לשנות מסקנות מחקר. דוגמאות כוללות מחירי מניות…

ריבוי נכסיםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת מודל LSTM החוזה תשואות מתוך חלונות מסודרים של תכונות מניות בפאנל מניות US. בניגוד למודל טבלאי שטוח, LSTM מעבד ימי מסחר ברצף ונושא מצב חבוי לאורך כל חלון. שערים נלמדים שולטים במידע החדש שנכנס למצב, במידע הקודם שנזרק ובמידע שנחשף לצעד הבא.…

למידת מכונהמניותשווקי ארצות הבריתבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה את TimeGAN, מודל גנרטיבי חוזר ואדברסרי ליצירת רצפים פיננסיים סינתטיים. חמשת הרכיבים שלו לומדים הטמעה ושחזור, חוזים מצבים חבויים עוקבים, מייצרים רצפים מרעש ומבחינים בין רצפים שנוצרו לרצפים אמיתיים. האימון מתקדם דרך למידת ייצוג, פיקוח זמני…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת 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

מחברת זו מיישמת שני גלאים סדרתיים על שגיאות תחזית אמיתיות מנתוני אימות של שתי תצורות מודל ליניארי למניות US, לאורך שנה קלנדרית. גלאי שינוי ממוצע בשני חלונות מחפש שינויים בגודל השגיאה, ואילו צג תדירות ימים גרועים עוקב אחר תדירות התחזיות הכיווניות השגויות. כל…

למידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכוניםמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה מקודד אוטומטי מפוקח לחיזוי תשואות עתידיות של ETF. הרשת דוחסת את שורת התכונות של קרן לייצוג בעל ממד נמוך, וחוזה תשואות ישירות מתוך הייצוג הזה. בניגוד למקודדים אוטומטיים מותנים באותה משפחת מודלים, היא אינה מניחה שהתשואות נוצרות ממספר קטן של…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר כיצד לגזור מרווח אימון יחיד לקבוצת החזקה מתוך מפרט קיים של אימות ווק-פורוורד. הוא נוטל את תאריכי קבוצת ההחזקה שהוגדרו בתצורת המחקר, משתמש בתחילת האימון המוקדמת ביותר מבין קפלי האימות, ומסיים את האימון מוקדם דיו כדי להשאיר פער המכסה את חיץ…

בדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונהניהול סיכוניםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה תוויות לתשואה עתידית של סטרדלים שורט במחיר מימוש הקרוב למחיר השוק במניות S&P 500. מכיוון שסטרדל 30-הימים הנומינלי בפאנל היומי מייצג חוזה אחר בכל יום מסחר, סדרת מחירים מוזזת הייתה מערבבת בין מכשירים. במקום זאת, התווית עוקבת אחר חוזי הקול והפוט…

אופציותתנודתיותתמחור נגזריםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד לבדוק אם אירועים כגון אותות מסחר או הכרזות חוזים תשואות מעבר למדד ייחוס של השוק. היא מדגימה את תהליך העבודה באמצעות פריצות מומנטום ב-ETF נזילים: אומדים מודל שוק מתשואות שלפני האירוע, מחשבים תשואות חריגות בחלון האירוע, ואז מצרפים ממוצעים…

סטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםמומנטוםפריצה
Machine Learning for Trading

ניתוח ההיתכנות בוחן אם נתוני ציטוטים יכולים לתמוך באסטרטגיה ניטרלית לשוק וחתכית לרוחב, שמדרגת את מרכיבי NASDAQ-100 כל רבע שעה ומחזיקה את שני קצות הדירוג. הוא בודק אם יש מספיק סימולים זכאים עם ציטוטים, משווה תנועות במחיר האמצע לעלויות הלוך ושוב ייחודיות…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

ניתוח זה משווה יומני מיון תכונות בתשעה מקרי בוחן של מסחר. הוא מבחין בין מובהקות של שיעור גילויים שגויים לפי Benjamini–Hochberg לבין מסלול שני להחלטת PROCEED, המשלב רף גודל אפקט ייחודי למקרה עם יציבות סימן בין קיפולים. מכיוון שההחלטה היא איחוד של מסלולים,…

סטטיסטיקהלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםהשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

המחברת מבצעת כוונון עדין לשלוש נקודות ביקורת של שנאים עבור סיווג סנטימנט פיננסי במשפטים לשלוש מחלקות, ומשווה את הדיוק, F1 המאקרו, מטריצות הבלבול, מספר הפרמטרים וזמן האימון שלהם. היא משתמשת בחלוקה מרובדת לאימון, תיקוף ובחינה של Financial PhraseBank, מקבעת את…

למידת מכונהסטטיסטיקהסנטימנט שוקבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המסמך מתעד דיון מובנה בין שורי לדובי בשאלה אם הפדרל ריזרב יעלה את הריבית היעד שלו במהלך 2026. שלושה סוכנים מעריכים את השאלה, והטיעונים מסתמכים על תחזיות הפד, אינפלציה, תנאי שוק העבודה, תחזיות של מוסדות פיננסיים ושינויים היסטוריים במדיניות. התרחיש השורי מדגיש…

ניירות ערך בעלי הכנסה קבועהשווקי ארצות הבריתסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד לחלץ עסקאות בעלי עניין מקובצי XML גולמיים של טופס 4 של SEC לצורך מחקר מניות. היא מתייחסת לכל בלוק עסקה כיחידת הניתוח, ושומרת על הקשר בין קוד העסקה, התאריך, מספר המניות, המחיר והכיוון. מעבר בעץ XML מונע ערבוב שדות בין עסקאות או בין מקטעי…

מניותשווקי ארצות הבריתמסחר מונחה אירועיםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת בונה גורמים של רכיבים ראשיים מפאנל של תשואות חוזים עתידיים של CME, ולא ממאפיינים מהונדסים כגון קארי, מומנטום או תנודתיות. PCA מוצא כיוונים שמסבירים שונות בין מוצרים; הראשון עשוי להידמות לתנועת שוק משותפת, ורכיבים מאוחרים יותר עשויים לשקף תנועה משותפת…

חוזים עתידייםהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת משווה שכבות של הוראת סטופ-לוס, סטופ נגרר ויציאה לפי זמן בבקטסטים קבועים של מיקרו-מבנה ב-NASDAQ-100. האסטרטגיה מקבלת החלטות מדי חמש עשרה דקות, בעוד שכללי הסיכון עוקבים אחר המחירים מדי דקה, כך ששכבה יכולה לצאת מפוזיציה בין עדכוני אותות. היא מעריכה כיצד…

ניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטורייםקביעת גודל פוזיציהמניות
Machine Learning for Trading

המסמך מציג שתי גישות של גורמים חבויים לתשואות חוזים עתידיים. ניתוח רכיבים ראשיים מוצא כיוונים בלתי מתואמים שמסבירים את מירב השונות בתשואות, בעוד שגורם היוון סטוכסטי עצבי מחפש צירופים הקשורים לחתך הרוחב של התשואות הצפויות ויכול להשתמש במאפייני מוצרים כגון…

חוזים עתידייםלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מסננת תכונות מועמדות לאסטרטגיה שמוכרת סטרדלים במחיר המימוש ומחזיקה בהם עד לפקיעה. בכל יום מסחר היא משווה את הדירוג החתכי לרוחב של השמות הזמינים לפי תכונה לדירוג התוצאות הסופיות של הסטרדלים, ואז מחשבת את ממוצע ההסכמה בין הדירוגים לאורך תקופות התיקוף.…

אופציותשווקי ארצות הבריתסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

המחברת משווה בין חיזוי קונפורמי מפוצל, רגרסיית קוונטילים קונפורמית והסקה קונפורמית אדפטיבית לצורך חיזוי תשואות עתידיות של ETF. בקיפולי ווק-פורוורד היא מאמנת על תת-קבוצה אחת, מכיילת שגיאות רווחים על אחרת ומעריכה תצפיות מאוחרות יותר. חיזוי קונפורמי מפוצל משתמש…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המחברת מעריכה תחזיות תיקוף כתיקי מניות לונג בלבד, באמצעות בחירה שוות משקל של K המובילות ולוח החלטות שנקבע לפי התדירות של כל תווית. היא בודקת את סדר האירועים מסגירה לפתיחה הבאה באמצעות הרצת אות אקראי עם זרע קבוע, ואז סורקת אפשרויות לריכוז התיק באותו תהליך…

מניותאופציותבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר דרכים להפוך רשומות מתוארכות של ישויות למערכים עבור מקרי בוחן של גורמים חבויים. שיטה אחת משאירה רק ישויות שעומדות בסף כיסוי שנלמד ממערך נתוני זכאות, וכך יוצרת ציר ישויות עקבי ומשאירה תצפיות חסרות כ-NaN. שיטה שנייה בונה חתכים רוחביים לא אחידים,…

השקעה מבוססת גורמיםבניית תיקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מודול השירות המשותף מספק צינור הגברת גרדיאנט אחיד למחקר כמותי. הוא מגדיר הגדרות קיבולת וממפה שמות פרמטרים תקניים להגדרות המתאימות ב-LightGBM, ב-XGBoost, ב-CatBoost וב-Histogram Boosting של scikit-learn. הוא מטפל גם בבחירות זמן ריצה כגון ביצוע ב-CPU או…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק