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

852 מסמכים

Machine Learning for Trading

בהשוואה זו נבדקים Backtrader ו-Zipline מול ML4T במקרי אסטרטגיות אמיתיים, תוך שימוש רק בשילובי נכסים וחוזים שכל מנוע וחבילת הנתונים הקפואה יכולים לייצג באופן מובנה. הבדיקה כוללת הקצאה ל-ETF ולוח מניות US עבור שני המנועים, וכן חוזים עתידיים מסוג CME והקצאה…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותחוזים עתידייםמט״ח
Machine Learning for Trading

מחברת זו מגדירה ומאמתת תוויות תשואה חודשית למחקר חתך רוחב של מאפייני חברות US. היא בודקת כיצד ספק הנתונים מתאים את מאפייני כל שורה לתוצאת התשואה, ומדגישה שהפאנל כבר מיושר ואין להזיז אותו שוב. התווית העיקרית היא תשואה כוללת חודשית; גרסאות של תשואה שעברה…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מקצה תיק מקצה לקצה, המציב רשת לבחירת משתנים בסגנון Temporal Fusion Transformer לפני LSTM. רשתות שיוריות מגודרות נפרדות מקודדות מאפיינים בודדים, ומשקולות רכות נלמדות משלבות את הקידודים לפני שמקודד הרצף מפיק אות ברמת הנכס. שכבת תיק ממירה אותות…

למידת מכונהבניית תיקקביעת גודל פוזיציהתנודתיות
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה איזון מחדש יומי, שבועי, דו-שבועי וחודשי לתיק מומנטום המדורג בראש ונבנה מיקום קבוע של ETF. היא מודדת מחזור וביצועים ברוטו מותאמי סיכון לפי מחירים היסטוריים, ואז אומדת אלפא לאיזון באמצעות הכפלת המחזור השנתי החד-כיווני בעלויות עסקה משוערות הלוך…

מניותמומנטוםביצוע פקודותבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

סקירה זו מסבירה משפחת מודלים לחיזוי תשואות לפי מאפייני חברות. במקום להתייחס לכל מאפיין כמנבא תשואה ישיר, המודלים מניחים שהתשואות מונעות בידי מספר קטן של גורמים משותפים שאינם נצפים, ואומדים את החשיפה של כל חברה אליהם. הנחת הממד הנמוך עשויה להפוך את האמידה…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מסמך הגדרה זה מגדיר צינור מחקר שבועי במניות S&P 500, המשתמש במאפייני שוק האופציות לצד אותות המבוססים על מחירים. הוא מפרט את יקום הנכסים הזכאים, את תזמון ההחלטות והביצוע, ואת תדירויות האיזון מחדש השונות לתוויות בעלות אופקי תחזית שונים. משפחות המאפיינים כוללות…

אופציותמניותתנודתיותמומנטום
Machine Learning for Trading

מסמך זה מציג מודל לימודי של מרחב מצבים בררני בסגנון Mamba לחיזוי תשואות ETF מרצפים של מאפייני מומנטום. בניגוד למנגנון קשב ולערבוב זמני צפוף, מודל מרחב מצבים נושא מצב בגודל קבוע לאורך הרצף, והעבודה גדלה באופן ליניארי עם אורכו. המנגנון הבררני של Mamba גורם…

למידת מכונהסטטיסטיקהמומנטוםמניות
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר מקודד אוטומטי מותנה שמדגם את חשיפות החברות לגורמי תשואה חבויים כפונקציה לא ליניארית של מאפייני החברות. בדומה ל־IPCA, הוא אומד מבנה גורמים שבו התשואות החזויות משלבות חשיפות ייחודיות לחברה עם תשואות הגורמים; השינוי העיקרי הוא החלפת המיפוי הליניארי…

למידת מכונההשקעה מבוססת גורמיםמניותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד מגבלות השתתפות במחזור מגבילות את חלקו של מחזור השוק שהוראה יכולה לצרוך בכל מקטע זמן. כאשר הוראת אב חורגת מהכמות המותרת, הברוקר ממלא חלק ממנה ודוחה את היתרה הלאה. סף מחזור מינימלי עשוי גם לחסום ביצוע בתקופות דלות במיוחד. תקרת ההשתתפות…

מניותביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

סקירת פרק זו מסבירה כיצד עצי הגברת גרדיאנט מתבססים על עצי החלטה ויערות אקראיים לחיזוי פיננסי של נתונים טבלאיים. ההגברה מוסיפה לומדים בזה אחר זה כדי לתקן שגיאות קודמות, וכך מסייעת ללכוד קשרים לא ליניאריים והשפעות סף שמודלים ליניאריים עלולים להחמיץ. הפרק משווה…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר מערך נתוני מניות US חודשי המיועד למחקר למידת מכונה בתמחור נכסים. הוא כולל 94 מאפייני חברות שעברו טרנספורמציית דירוג, ובהם מדדים חשבונאיים ומאפיינים טכניים, לצד תשואות. החברות אנונימיות והנתונים כוללים גם חברות שנמחקו מהמסחר. מערך הנתונים מחולק…

מניותלמידת מכונההשקעה מבוססת גורמיםשווקי ארצות הברית
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת כיצד השפעת שוק משנה את תוצאות הבקטסט של אסטרטגיית מומנטום במניות בעלות רמות נזילות שונות. היא משאירה את גודל ההוראה ואת האסטרטגיה קבועים, מעריכה נזילות ותנודתיות בתקופת גיבוש, ומיישמת כמה עוצמות של מודל השפעה לפי שורש ריבועי בתקופת הערכה…

מניותמומנטוםמיקרו־מבנה השוקבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה פאנל שפורסם למחקר למידת מכונה על מניות US. הוא כולל תצפיות חודשיות עם 46 מאפייני חברות ותשואות עודפות לחודש הבא, לאורך כמה עשורים. המאפיינים מקובצים לפי משמעותם הכלכלית ומנורמלים לפי דירוג בכל חודש לסולם משותף וחסום. המחברת מסבירה כיצד לבדוק את…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

הפרק מסביר כיצד לבנות גרפי ידע פיננסיים ולהשתמש בהם כאשר השאלות תלויות בקשרים כמו בעלות, שרשראות אספקה או הדבקה. הוא עוסק בזהות ישויות, בסכמות של קשרים מטיפוסים שונים, במקור הנתונים ובחילוץ מדיווחים בסיוע LLM.‏ Graph RAG מוצג כשיטה לאחזור ראיות באמצעות…

למידת מכונהמניותשווקי ארצות הבריתבניית תיק
Machine Learning for Trading

המחברת משווה שתי תצורות Transformer לחיזוי תשואות 21-יומיות של ETF מתוך שמונה מאפייני מומנטום היסטורי. PatchTST מקבץ ימים עוקבים למקטעים, מפחית את מספר אסימוני הקשב ומטמיע דפוסי זמן מקומיים. iTransformer מתייחס להיסטוריה של כל מאפיין כאל אסימון, כך שהקשב…

למידת מכונהמומנטוםמניותסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מנתחת תיק של קרנות סל מנייתיות באמצעות CAPM ורגרסיות של גורמי Fama-French, ומרחיבה את הניתוח לחשיפות מתגלגלות, ייחוס תשואות ותלות שיורית. היא משתמשת בתשואות יומיות ובנתוני גורמים מיושרים, אומדת אי־ודאות ברגרסיה באמצעות שגיאות תקן עמידות להטרוסקדסטיות…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםבניית תיקסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

הדגמה זו מריצה אסטרטגיית הצלבה אחת של ממוצעים נעים כפולים הן במנוע בקטסט היסטורי והן במנוע חי המשחזר את אותם נרות יומיים של ETF. האסטרטגיה, הקלטים, הפרמטרים ומוסכמת המילוי נשארים קבועים, והתוצאה היא השוואה שדה אחר שדה בין רצפי האותות. הבדיקה בוחנת אם המנועים…

מניותאינדיקטורים טכנייםבדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

המחברת מסבירה מודל של גורם היוון סטוכסטי (SDF) לתמחור החתך הרוחבי של תשואות חברות US. היא לומדת משקולות שמקיימות את תנאי המומנטים של היעדר ארביטראז' בתשואות נכסים מהוונות, במקום למזער הפסד של חיזוי תשואה. האימון כולל שלב בלתי מותנה, שלב מותנה שבו המשקולות…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המסמך מתאר מחקר אבלציה שבודק אם הטמעות גרף שנלמדו משפרות תחזיות תשואת מניות מעבר למאפיינים טבלאיים רגילים. הוא בונה רשת מקורלציות היסטוריות של תשואות מניות, יוצר מאפייני מומנטום, תנודתיות ומגמה תוך שימוש במידע שהיה זמין לפני חלון התחזית, וחוזה את תשואת כל…

מניותלמידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת משווה בין Bagging של יער אקראי לבין XGBoost,‏ LightGBM ו־CatBoost בחיזוי תשואות מניות מתוך מאפייני חברות שעברו אנונימיזציה. היא משתמשת בחלוקות אימון, אימות ובדיקה זמניות שהוגדרו מראש, מודדת מקדם מידע של דירוג ספירמן כמדד העיקרי ומוסיפה R-squared…

למידת מכונהמניותסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מסמך זה מתאר כיצד לבחור קבוצה קפואה של מניות לבקטסטים של אימות ולבדיקות היסטוריות על קבוצת ההחזקה, תוך שימוש בעלות מסחר משוערת הלוך ושוב. המדד החלופי משלב עלויות משוערות למניה ביחס למחיר המניה הממוצע עם פי שניים מהחציון של חצי המרווח, כששניהם מבוטאים בנקודות…

מניותביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוקבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחקר NASDAQ-100 זה בוחן כיצד עלויות עסקה משפיעות על אסטרטגיית מניות שמאזנת מחדש בתדירות גבוהה. הוא מפריד בין שתי תגובות אפשריות לעלויות: הגבלת היקום הנסחר לשמות נזילים יותר ובעלות נמוכה יותר, והפחתת תדירות האיזון מחדש. הפרדת השינויים מסייעת לזהות אם שיפור…

מניותשווקי ארצות הבריתביצוע פקודותמיקרו־מבנה השוק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה את PCMCI כשיטה לגילוי קשרים בפיגור בסדרות זמן פיננסיות רב־משתניות, ללא הגדרה מראש של גרף סיבתי. היא מיישמת את השיטה על תשואות של ETF ושל מדד תנודתיות, משווה את הניתוח המותנה שלה למבחני גריינג׳ר זוגיים ומסבירה כיצד לפרש קשרים בפיגור. תהליך…

למידת מכונהסטטיסטיקהריבוי נכסיםמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו משחזרת את מחירי הקנייה והמכירה הטובים ביותר בשוק, NBBO, עבור כל עסקת מניה AAPL במהלך המסחר הרגיל ב-16, 2020. היא משלבת אירועי ציטוט ועסקה לפי סדר כרונולוגי, מעבירה קדימה את מחירי הקנייה והמכירה האחרונים ומסירה עסקאות ללא מרווח תקף וחיובי. סטטיסטיקות…

מניותמיקרו־מבנה השוקביצוע פקודותסטטיסטיקה