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 משווה תיקי ETF ייחוסיים תחת משברים היסטוריים, זעזועי נכסים בו-זמניים שהוגדרו ידנית ותרחישי הפסד בשיטת מונטה קרלו. החלונות ההיסטוריים כוללים ירידות חדות מרכזיות במניות ובשוקי הריבית, ותשואות התיק נצברות על פני מרווחים מפורשים בין מחירי סגירה. חישוב…

ריבוי נכסיםבניית תיקניהול סיכוניםתנודתיות
Machine Learning for Trading

מקרה בוחן זה מעריך סטרדל שורט שבועי באופציות S&P 500 באמצעות בקטסטים רשומים. הוא בוחר תצורה מתוך יקום נזיל שנקבע מראש, מדרג מועמדים על סמך אימות ומעריך את התצורה שנבחרה בנתוני בדיקה שמורים בלי להשתמש בתוצאות אלה לבחירה. האסטרטגיה נכנסת סמוך לסוף כל שבוע,…

אופציותמניותבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר תהליך עבודה משותף לניתוח והשוואת תצורות מודל בין מקרי בוחן. תחילה הוא בוחר תצורה אחת לכל מקרה, ואז מפיק מאותה בחירה סיכומים ברמת קיפול ובין מקרי בוחן, כך שניתוחים מאוחרים יותר ישתמשו בבחירה עקבית. המועמדים חייבים להציג מדדים סופיים, לכסות את…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

ניתוח זה משחזר מחזורי חיים של הוראות לימיט ב-NASDAQ מתוך הודעות ITCH, ועוקב אחר ההוראות מרגע הגשתן ועד לאירוע הראשון הקשור לביטול או למילוי הוראה. הוא מבחין בין הוספות, מחיקות, ביטולים חלקיים, החלפות ומילויי הוראות, ואז מודד את שיעורי הביטול והמילוי הראשון…

מיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותמניותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

רשומת ביקורת זו מגדירה כיצד משווים כמה מסגרות בקטסט ל-ML4T במקרי אסטרטגיה אמיתיים ובעומס מאמץ סינתטי. היא מפרטת את כללי ההשוואה לסדר המילויים, חותמות זמן, ערכים כספיים בחשבון, כמויות ושדות מספריים אחרים. היא מתעדת גם מהדורות מסגרת, מזהים בלתי משתנים, סטטוס…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקחוזים עתידיים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה השוואות תקינות וזמן ריצה של VectorBT Pro ו-VectorBT OSS מול ML4T באסטרטגיות מקרה נתמכות. היא כוללת הקצאת ETF, מט״ח המצוטט ב-USD ופאנל מניות US בשתי המהדורות; VectorBT Pro משתתף גם בהשוואת חוזים עתידיים של CME. הביקורת בודקת מילויים, שווי תיק,…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותחוזים עתידייםמט״ח
Machine Learning for Trading

מחברת זו הופכת תחזיות ברמת המניה לתיקים שנבנים על נתוני אימות. בכל מועד איזון מחדש היא מדרגת מניות לפי התשואה החזויה, קונה את הקבוצה העליונה ומבצעת שורט על הקבוצה התחתונה, ומקצה הון שווה לכל פוזיציה. היא מחילה את קו הבסיס על כלל אוכלוסיית התחזיות המוצהרת ועל…

מניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מגדירה תוויות תשואת מחיר עתידית עבור פאנל קבוע של חוזים תמידיים בקריפטו ומסבירה כיצד בניית התוויות משפיעה על כל מודל ובקטסט בהמשך. היא מזיזה את חותמות הזמן של פתיחת הנר למועד שבו הנתונים שהושלמו נעשים זמינים, בונה חלונות עתידיים על סדרת מחירי החוזים…

קריפטוחוזים עתידיים תמידייםבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מודול המקור בונה טבלאות קטלוג מרשמי ניסויים עבור תחזיות מודלים ובקטסטים. הוא מגדיר שדות שמורים למקור, לזהות, לסטטוס השלמה, לזמינות ארטיפקטים ולמדדים. הקטלוג כולל מדדים שונים שעונים על שאלות שונות, ובהם מקדמי מידע ברמת קיפול ומתוקנים בשיטת Newey-West, מדדי…

בדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכוניםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה כיצד הוראה בסכום דולרי קבוע עלולה לגרור עלויות שונות מאוד בין מניות, משום שגודלה ביחס לנפח המסחר הזמין חשוב. היא מחילה מודל השפעת שוק של שורש ריבועי על אסטרטגיית מומנטום שקונה כשהאות חיובי, באמצעות נתוני מניות US יומיים מתואמים. בחירת המניות…

מניותמומנטוםבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת תצורות רצף של LSTM ו-NLinear במוצרי חוזים עתידיים של CME. מודלי סדרות זמן צורכים חלונות תצפיות לפי סדרם ובודקים אם המסלול האחרון מכיל מידע מעבר למאפייני סיכום הנדסיים. LSTM לומד מצב חבוי משתנה לאורך החלון, בעוד NLinear ממפה תצפיות מנורמלות…

חוזים עתידייםלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת תהליך עבודה משותף לאימון רשתות קונבולוציה על פני זמן על נתוני צמדי FX יומיים. במקום להתייחס לכל תאריך כשורת מאפיינים מבודדת, המודל משתמש בחלון מבט לאחור קבוע של תצפיות רצופות. מנגנון ההרצה קובע אילו תאריכים מתאימים לחיזוי, מוציא חלונות החוצים…

מט״חלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

חקר מקרה זה מעריך אותות מומנטום ו־Carry יומיים ביקום קטן ומתואם של צמדי מטבעות ספוט של G10. תהליך העבודה עובר מבדיקות היתכנות ותוויות תשואה עתידית דרך תכונות מהונדסות ומבוססות מודל, אימות צולב, כמה משפחות מודלים, ניתוח סיבתי, בקטסטים, השוואות הקצאה וסיכון,…

מט״חמומנטוםקאריבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מחילה SHAP ברמת הטוקן על מודל FinBERT מקובע, המסווג טקסט פיננסי כשלילי, ניטרלי או חיובי. היא עוטפת את הסקת המודל כדי לשמר את סדר התוויות של נקודת הביקורת, ואז מסבירה הסתברויות מחלקה באמצעות מדידת האופן שבו קבוצות טוקנים מוסתרות משנות אותן ביחס לקו…

למידת מכונהסנטימנט שוקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מתאימה את TSMixer לחיזוי תשואות עתידיות של ETF על סמך תכונות מומנטום היסטוריות. הארכיטקטורה מחליפה בין טרנספורמציה ליניארית משותפת לאורך ציר הזמן לבין פעולת ערבוב תכונות MLP, המבוצעת בנפרד בכל תאריך. נרמול מקדים וקישורים שיוריים תומכים בבלוקים…

למידת מכונהמניותמומנטוםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

הרשומה מתעדת צינור רב־סוכנים שמעריך אם ארצות הברית תיכנס למיתון עד סוף 2026. סוכנים מחפשים אינדיקטורים ותחזיות כלכליים, מגבשים הסתברויות אישיות, משווים נימוקים בדיון ומעבירים את הראיות למפקח לצורך עדכון ההסתברות. קריטריוני ההכרעה כוללים שני רבעונים רצופים של…

שווקי ארצות הבריתסטטיסטיקהסנטימנט שוק
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה מדוע יש להתאים את יחס שארפ שנצפה לאסטרטגיה כאשר נבחר מתוך ניסויים רבים. היא מציגה את יחס שארפ המנוכה (DSR), המשווה את התוצאה שנבחרה לקו בסיס שעולה עם מספר האסטרטגיות שנבדקו ופיזורן, ומתחשב גם באסימטריה ובגבנוניות של התשואות. סימולציה של…

בדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

המחברת הופכת גרף ידע של שרשרת אספקה ודיווחי החזקות מוסדיים לתכונות למידול פיננסי בהמשך. מרשת החברות היא מפיקה מדדי טופולוגיה, ריכוז ספקים, חשיפה לתחרות ואינדיקטורים לצווארי בקבוק. מהחזקות 13F בנקודת זמן היא בונה אותות של רוחב המחזיקים, ריכוז ובעלות משותפת,…

מניותלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמיםבניית תיק
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה כיצד לכוונן טרנספורמר לזיהוי ישויות בעלות שם בתחום הפיננסי, המזהה מקטעים כגון ארגונים, אנשים, סכומים, תאריכים ואחוזים בטקסט. היא מתמקדת בתוויות גבול מסוג BIO ובבעיית ההתאמה בין תיוגים ברמת המילה לבין תת־המילים של טוקני הטרנספורמר. רק תת־המילה…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מתאימה מקודד אוטומטי מפוקח למניות יומיות של US. המודל משחזר מאפייני מחיר ונפח מדורגים, בעוד ראשי סיווג ראשיים ועזר מאמנים ייצוג חבוי משותף לחיזוי אם התשואות חיוביות בכמה אופקים עתידיים. היא מתארת בניית תכונות, תוויות מדויקות של תאריך מסחר גלובלי,…

מניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מדגימה תהליך בקרת איכות לנתוני מניות יומיים של US מסוג OHLCV. בדיקות מבניות מכסות ערכים חסרים, כפילויות, סדר כרונולוגי, עקביות מחירים, ערכים שליליים, מחירים מיושנים ותשואות קיצוניות. לאחר מכן היא מבחינה בין אימות מבני לזיהוי חריגות: אפשר לסמן חריגות…

מניותסטטיסטיקהניהול סיכוניםמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מדריך הנתונים מתאר פאנל מניות חודשי של US עם חברות אנונימיות ומאפיינים המשמשים למחקר תמחור נכסים בלמידת מכונה. הנתונים כוללים מאפיינים חשבונאיים וטכניים, תשואות ותקופות אימון ובדיקה שהוגדרו מראש והופרדו בפער של עשור. הפער נועד לצמצם חששות מהטיית מבט לעתיד,…

מניותשווקי ארצות הבריתלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה תהליך לצמצום מערך גדול של תכונות ETF למועמדות למידול בהמשך. היא מדרגת תכונות באמצעות מקדמי מידע של ספירמן בחתך רוחב מול תשואות עתידיות, שמחושבים לפי תאריך ואז עוברים מיצוע. סטטיסטיקות מתוקנות של Newey–West מתחשבות בתלות סדרתית בסדרת IC היומית,…

מניותסטטיסטיקהלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד גורם היוון סטוכסטי (SDF) מתמחר חתך רוחב של אותות מאופציות על מניות. בניגוד למודלי גורמים שאומדים חשיפות ותשואות גורמים, גישת SDF אומדת משתנה מקרי אחד שמאפשר לתמחר תשואות נכסים באופן עקבי. האימון מתחלף בין רשת שמציעה את גורם ההיוון לבין…

אופציותמניותלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמים