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

המסמך מתאר טעינת נתוני שוק של ETF עם מסנני סימול ותאריך אופציונליים, וכן מגבלה דטרמיניסטית על מספר הסימולים שיוחזרו. הנקודה האנליטית העיקרית היא להתאים את סדרת המחירים לכמות הנמדדת: מחירים מותאמים מתאימים לתשואות, ואילו מחירים לא מותאמים נחוצים לחישובי דולר…

מניותריבוי נכסיםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה תכונות תנודתיות מותנית מבוססות מודל למניות S&P 500 באמצעות מודל GJR-GARCH(1,1), ואז משווה מרווח תנודתיות הגלומה באופציות לתנודתיות ממומשת עם מרווח שנמדד מול תחזית מודל. מכיוון שפרמטרים שנאמדו עשויים לכלול תצפיות עתידיות, היא קובעת לוח זמנים…

מניותאופציותתנודתיותלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחקר זה בחוזים עתידיים מסוג CME בוחן קיבולת של עצי הגברת גרדיאנט ופונקציות הפסד שונות, תוך רישום תחזיות בנקודות ביקורת מרובות במהלך האימון. מספר העלים בעץ קובע עד כמה המודל מחלק את מרחב התכונות, ואילו פונקציות הפסד ריבועית, מוחלטת ו-Huber נבדלות בעוצמת…

חוזים עתידייםלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת כיצד בחירות רגולריזציה של Ridge משפיעות על מקדם המידע בפאנל ETF, וכיצד חיפוש היפרפרמטרים עלול לנפח ביצועים מדווחים. תחילה היא מעריכה רשת אלפא רחבה בקיפולי ווק-פורוורד, תוך שינוי קנה המידה של התכונות בכל קיפול אימון, ואז משווה בחירה בלולאה…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לבנות תשואות ספוט עתידיות לטווחים של אחד, חמישה ו-21 ימי מסחר עבור יקום קבוע של FX צמדי מטבעות. תחילה היא ממפה נרות של ארבע שעות למושבי מסחר לפי לוח גלגול של ניו יורק, ואז בונה תשואות בלי להסיר שורות לפני ההזזה. בדיקות מוודאות שלכל תוצאה…

מט״חשווקי ספוטמומנטוםחזרה לממוצע
Machine Learning for Trading

מחברת זו מריצה את מפרט אסטרטגיית FX שכבר נבחרה מול תחזיות רשומות מתקופת בדיקה חיצונית. היא שומרת על אות האסטרטגיה, ההקצאה, בקרות הסיכון, כלל האיזון מחדש, העלויות והגדרות החשבון; קבוצת התחזיות וזהות מסגרת המחירים משתנות כדי לשקף את הקלטים מתקופת הבדיקה…

מט״חבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכוניםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה בדיקה עדכנית המשווה את VectorBT Pro ואת VectorBT OSS ל-ML4T בעומסי אסטרטגיה נתמכים על נתונים אמיתיים. שתי מהדורות VectorBT משתתפות בהקצאה של ETF, בהקצאת מט״ח המצוטט ב-USD ובפאנל מניות US. Pro מטפלת גם במקרה החוזים העתידיים של CME, תוך שימוש…

ריבוי נכסיםמניותחוזים עתידייםמט״ח
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה ניתוח רכיבים עיקריים עם משתנים מסבירים (IPCA), שממדל את חשיפות הגורמים של כל ETF כפונקציה ליניארית משותפת של התכונות הנצפות של אותה קרן. ריבועים פחותים לסירוגין אומדים יחד את המיפוי מתכונות לחשיפות ואת תשואות הגורמים על פני תצפיות של קרן…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מציגה תהליך מחקר אוטונומי שבו מודל שפה משתמש בכלים כלליים כדי לבדוק קבצים, להריץ פקודות, לשאול מרשם בקטסט ולעיין בנתונים. במקום לקודד מראש פעולות מחקר, המפעיל מגלה מיומנויות ייעודיות למשימה לפי הצורך; ספריות ML4T מבצעות את החישובים. הרצה מתועדת בודקת…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה מודל גורמים חבויים של PCA לפאנל תשואות מניות, בלי להשתמש בתכונות ממשטח האופציות, במאפיינים או במידע על היעד. PCA מפיק כיוונים מובילים של תנועה משותפת היסטורית בחתך רוחב, אומד את החשיפות של כל מניה ומפיק תחזיות מממוצעי הגורמים בחלון האימון.…

מניותאופציותלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מודול הנדסת תכונות משותף זה מגדיר כללי בנייה ובדיקות ביקורת למנבאים פיננסיים המשמשים בכמה מקרי בוחן. הוא רושם לכל משפחת תכונות את ההשערה, הקלטים, חלון המבט לאחור המתגלגל, השהיית המידע, התפקיד ואופן הכשל האפשרי. ניתן להשוות את המרשם לעמודות שהתקבלו בפועל כדי…

אינדיקטורים טכנייםסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה מדוע יחס שארפ מדווח הוא אומדן לא ודאי ולא מדד מוחלט לאיכות האסטרטגיה. היא מציגה רווחי סמך ואת יחס שארפ ההסתברותי, שמעריך את הסיכוי שיחס שארפ האמיתי של אסטרטגיה יעלה על אמת מידה, על סמך אורך המדגם, אסימטריה וגבנוניות. היא מציגה גם אורך מינימלי…

סטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה הקצאה שווה לשני כללי הקצאה עבור אסטרטגיות מאפייני חברות US: שקלול לפי ציון, שמקצה הון רב יותר לתחזיות מודל גבוהות, ושקלול קונפורמי, שמפחית הון לתחזיות עם מרווחי שגיאה מכוילים ורחבים יותר. כל כלל הקצאה נבחן בכמה רמות של ריכוזיות תיק, תוך שמירה…

מניותקביעת גודל פוזיציהבניית תיקבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

ניתוח זה משווה אותות שנלמדו עבור תשואות מניות US חודשיות בחתך רוחב, באמצעות מאפיינים חשבונאיים ומאפייני שוק, כאשר התשואה בחודש הבא היא היעד. הוא סוקר מודלים ליניאריים, עצים מוגברים, שיטות עמוקות לנתונים טבלאיים, אומדי גורמים חבויים ואומדן של אפקט טיפול…

מניותשווקי ארצות הבריתלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

פרק זה מציג תהליכי עבודה סוכניים למשימות מחקר פיננסי שבהן האתגר העיקרי הוא איסוף, סינון וסינתזה של ראיות לא אחידות. הוא משווה תהליכים אלה למודלים קונבנציונליים שפועלים היטב עם קלטים מובנים ויציבים, ומציב גבול לקריאה בלבד: הסוכנים מפיקים תחזיות הסתברותיות…

למידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכוניםבדיקת ביצועים היסטוריים
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 ארבע דרכים לגילוי קשרים בפאנל של תשואות ETF:‏ NOTEARS לגרפים מכוונים חסרי מעגלים ליניאריים בני אותו זמן,‏ VAR-LiNGAM למבנה בפיגור ובזמן מיידי,‏ PCMCI לבדיקות אי־תלות מותנית, ומבחני Granger כמסנני חיזוי זוגיים. היא מסבירה את פונקציית המטרה של…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםריבוי נכסים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת כיצד רגולריזציית Ridge משפיעה על ביצועי מקדם המידע (IC) וכיצד חיפוש היפרפרמטרים עלול להטות תוצאות אימות מדווחות. תחילה היא מעריכה רשת אלפא רחבה בקיפולי ווק-פורוורד, תוך שינוי קנה המידה של מאפיינים בתוך כל קיפול אימון. נוף הביצועים ופיזור…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מציגה את Tail-GAN, גישה יריבתית גנרטיבית שנועדה לשחזר סיכון זנב בתרחישים פיננסיים, ובפרט ערך בסיכון (VaR) והפסד צפוי בזנב (ES). היא משתמשת במיון גזיר כדי שמדדי סיכון מבוססי קוונטילים יוכלו להשתתף באימון, ומיישמת שלב הטלה כדי לשמור על עקביות כלכלית…

למידת מכונהניהול סיכוניםסטטיסטיקהבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה מודלים של עמלות והחלקת מחיר למניות ולחוזים עתידיים, ואז בוחנת כיצד הנחות העמלות משפיעות על אסטרטגיית מומנטום קבועה של ETF. היא מסבירה כיצד עמלות באחוזים, למניה, מינימום, משולבות ומדורגות יוצרות עלויות שונות עם שינוי גודל העסקה. לגבי החלקת…

בדיקת ביצועים היסטורייםביצוע פקודותניהול סיכוניםמומנטום
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת כיצד לשלב כמה תחזיות הסתברותיות. היא מציגה מיצוע פשוט כקו בסיס ומסבירה את הקצנת ניימן, שמרחיקה את ממוצע הפאנל משיעור הבסיס בהתאם למספר החזאים ולמתאם זוגי משוער. ככל שהמתאם עולה, הפאנל תורם פחות כראיות בלתי תלויות. הדוגמאות גם מראות שהכלל מתעלם…

סטטיסטיקהלמידת מכונהניהול סיכונים
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