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

1,324 מסמכים

Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה שלוש דרכים לתזמור תהליך חיזוי בן ארבעה שלבים: הרכבה ישירה ב־Python, גרסת CrewAI המונחית לפי תפקידים וגרסת LangGraph שמאצילה את העבודה לאותן מחלקות מומחים של המימוש המקורי. היא בוחנת היכן נשמר המצב, כיצד ניתן לבדוק כשלים ותוצאות ביניים, אילו…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסננת מאפיינים פיננסיים ומבוססי מודל לפי יכולתם לדרג מניות על פי תשואה עתידית. היא מחשבת מקדמי מידע יומיים בחתך, אומדת אי־ודאות תוך התחשבות בתלות סדרתית, מתקנת את המובהקות לאחר בדיקת מועמדים רבים ומעריכה תוצאות לאורך תקופות ווק-פורוורד. פרופילי…

מניותסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמיםבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת ניתוח רכיבים ראשיים על שינויים בתשואות אג״ח ממשלת ארצות הברית בטווחי פדיון שונים. תקנון השינויים מעניק לכל טווח פדיון השפעה שווה, והרכיבים המתקבלים מתפרשים כתזוזות ברמה, כהתללה או כהשתטחות, וכשינויים בעקמומיות. בוטסטרפ של בלוקים נעים בוחן את…

ניירות ערך בעלי הכנסה קבועהסטטיסטיקהניהול סיכוניםבניית תיק
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת ניתוח למידת מכונה כפולה של האפקט הקשור לטיפול במומנטום FX, לאחר התאמה למשתנים מתערבים שהוגדרו. מודלי עזר גמישים אומדים את התוצאה ואת הטיפול מתוך אותם משתנים מתערבים; לאחר מכן התאמה צולבת משתמשת בשאריות שלא הוסברו כדי לאמוד את אפקט הטיפול.…

מט״חמומנטוםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה שלושה חזאים ליניאריים, מקודד Transformer ושתי תחזיות ללא פרמטרים על תשואות יומיות של SPY. מודלים ליניאריים ממפים חלון היסטורי לתחזית רב־יומית; בגרסאות מסוימות מפרידים תחילה רכיב מוחלק או מביאים בחשבון את התצפית האחרונה. המודלים נבחנים מול…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מגדירה הרצת חיזוי NLinear עבור צמדי FX. המודל משתמש בחלון מבט לאחור קבוע ורציף, ומחסיר את הרמה האחרונה שנצפתה, כך שההתאמה מתמקדת בשינויים לאורך החלון. הוא קובע את חלון המבט לאחור, הנרמול, ההתקן, החלוקות ולוח הזמנים של נקודות הביקורת באמצעות תהליך…

מט״חלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

קוד זה מגדיר אמצעי הגנה לאימות צולב שניתן לשחזר, למעקב אחר זכאות ולמאפיינים זמניים התחומים לחלוקות. הוא מאחד את גבולות החלוקות, משווה בין החלוקות המבוקשות לגבולות ששימשו ליצירת תוצרים זמניים ודוחה מבנים גאומטריים שאינם תואמים. עבור סטים להחזקה הוא בודק…

סטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתארת אבחונים על נתוני אימות בלבד עבור תווית תשואה של אופציות S&P 500 מגודרות דלתא על פני 10 מושבים. היא מארגנת את המנבאים הפיננסיים לקבוצות התלויות בתנודתיות גלומה ולקבוצות שאינן תלויות בה, ואז משווה מודלי Ridge המשתמשים במאפיין תנודתיות יחיד, בכל…

אופציותתנודתיותסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו ממירה חיזוי של תשואות עתידיות של 21 על פני ETF מושבים למשימה בינארית: תשואות חיוביות מסומנות כעלייה וכל היתר כירידה. היא מתאימה רגרסיה לוגיסטית עם רגולריזציית L2 ו־L1, באמצעות חלוקות ווק-פורוורד כרונולוגיות עם פער השהיה. הלמידה של קנה המידה מתבצעת…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בודקת אם LSTM יכול לחלץ מבנה זמני מהיסטוריות מאפיינים של ETF, שמודלים עם מאפיינים שטוחים עלולים להחמיץ. לפני ההתאמה היא מתאימה את אוכלוסיית הרצפים שהוגדרה למאפיינים, לתוויות, לישויות ולחלוקות ווק-פורוורד הזמינות. תחזיות רצף דורשות היסטוריה קודמת…

מניותמומנטוםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מגדירה תשואות עתידיות מסגירה לסגירה בשני אופקי מסחר עבור חתך של קרנות סל, כאשר כל אופק נמדד משער סגירה מותאם ועד לסגירה מספר קבוע של מושבים מאוחר יותר. היא מסבירה מדוע בונים תוויות על היסטוריות מלאות של כל סימול לפני סינון הזכאות, ובודקת שזנבות לא…

מניותמומנטוםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מדגימה שני מנטרים סדרתיים לשגיאות תחזית בתיקוף משתי תצורות של מודלים ליניאריים למניות: גלאי שינוי ממוצע בשני חלונות ומנטר לתדירות של ימים עם ביצועים גרועים. כל גלאי מכויל על תקופה ראשונית ואז מוחל על ימי מסחר מאוחרים יותר. מדד נפרד המבוסס על…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מעריכה ארבעה אותות הנגזרים מטקסט חדשות: הפתעה משוקללת, סנטימנט ממוצע, מומנטום סנטימנט וכיסוי כתבות. היא משתמשת בתשואות עתידיות שהוכנו בשלב קודם של בניית מאפיינים, ואז מחשבת מקדם מידע יומי מסוג ספירמן בחתך הרוחב לכל אות ואופק תשואה. ההערכה מסכמת את…

מניותסנטימנט שוקסטטיסטיקההשקעה מבוססת גורמים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מיישמת למידת מכונה כפולה (DML) כדי לאמוד את השפעת מומנטום שמדלג על התקופה האחרונה על תשואות עתידיות של ETF, שאלה סיבתית הנבדלת מחיזוי תשואות. היא ממדלת את התוצאה ואת טיפול המומנטום באמצעות משתנים מערפלים שהוגדרו מראש, ואז אומדת את הקשר שנותר בלתי…

מניותמומנטוםלמידת מכונהסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

המחברת מדגימה כוונון LightGBM לחיזוי תשואות ETF באמצעות הדוגם TPE של Optuna. היא מחפשת הגדרות של מבנה העץ, דגימה ורגולריזציה, משתמשת בעצירה מוקדמת לבחירת סבבי ה-boosting ובפונקציית callback מותאמת לדיווח מקדם מידע (IC) בחתך הרוחב לצורך גיזום ניסויים. היא…

למידת מכונהבדיקת ביצועים היסטורייםסטטיסטיקהמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו הופכת אחזקות 13F מוסדיות לגרף דו-צדדי של מוסדות ומניות, וגוזרת מאפיינים למחקר, ובהם דמיון בבעלות משותפת על מניות, רוחב וריכוזיות הבעלות ושינויים באחזקות המדווחות. היא מאגדת רשומות כפולות של מוסד ומניה, משתמשת בפרטי הדיווח כדי לזהות מתי הנתונים נעשים…

מניותסטטיסטיקהבניית תיקלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו משווה חיפוש רשת ממצה לדוגם הבייסיאני TPE של Optuna לצורך כוונון מודל LightGBM במשימת חיזוי תשואה עתידית של ETF. תחילה היא מקצה לשתי השיטות אותו תקציב ניסויים על פני רשת קטגורית קטנה, שבה החיפוש הממצה מכסה את כל הצירופים. לאחר מכן היא בוחנת מרחב…

למידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטורייםמניות
Machine Learning for Trading

מחברת זו בוחנת כיצד לכייל ברים של זמן, עסקאות, נפח, ערך כספי וחוסר איזון באמצעות כמה ימי מסחר של נתוני עסקאות מפיד market-by-order של NVDA. היא מסננת עסקאות לשעות המסחר הרגילות, משתמשת בתוויות צד היוזם של הפיד ובוחנת שינויים יומיים במספר העסקאות, בנפח…

מניותמיקרו־מבנה השוקסטטיסטיקהביצוע פקודות
Machine Learning for Trading

פרק זה מציג מחקר אסטרטגיות כתכנון והערכה של תהליך החלטה שניתן לבצע, מהרעיון הכלכלי הראשוני ועד לקביעת גודל הפוזיציה, אילוצים, עלויות ובדיקות המדמות תנאי אמת. הוא ממליץ לסווג משפחות אסטרטגיה ומקורות אפשריים ליתרון לפני בניית מודלים, ואז להגדיר תצורה עם גרסאות…

בדיקת ביצועים היסטורייםלמידת מכונהסטטיסטיקהניהול סיכונים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מגדירה תוויות של תשואה עתידית לפאנל מניות US ומסבירה מדוע אופן בנייתן משפיע על כל מודל ובקטסט בהמשך. היא מגדירה חלונות תשואה לפי מחירים מתואמים ובימי מסחר, בודקת שלכל מניה יש תצפית עתידית נדרשת ומקצה סיבות מפורשות לשורות ללא תוויות תקפות. היא גם…

מניותמומנטוםסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו בונה מאפיינים מבוססי מודל למחקר אופציות S&P 500 מתוך תשואות נכס הבסיס. היא מתאימה את GJR-GARCH, המעניק משקל נוסף לזעזועי תשואה שליליים, וכן מודל תנודתיות סטוכסטית שבו השונות החבויה נאמדת באמצעות MCMC ונעקבת במסנן חלקיקים. הפרמטרים נאמדים רק על סמך…

אופציותתנודתיותסטטיסטיקהלמידת מכונה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מאמנת רשתות עצביות TabM לדירוג ETF באמצעות אותה טבלת מאפיינים שטוחה כמו מודלים ליניאריים ומודלי boosting. כל חבר באנסמבל משתף בסיס בן שתי שכבות, אך יש לו וקטור קנה מידה ושכבת פלט משלו. כך אפשר למצע תחזיות עם תוספת קטנה משמעותית לקיבולת המודל לעומת…

מניותלמידת מכונהסטטיסטיקהבדיקת ביצועים היסטוריים
Machine Learning for Trading

מחברת זו מסבירה כיצד לפרק תשואות וסיכון של ETF באמצעות CAPM ורגרסיות של גורמי פמה-פרנץ'. היא אומדת חשיפות על פני המדגם המלא עם שגיאות תקן חסינות להטרוסקדסטיות ולאוטוקורלציה, עוקבת אחר שינויים בבטא באמצעות חלונות מתגלגלים ומשתמשת בחשיפות בפיגור כדי לייחס…

מניותהשקעה מבוססת גורמיםניהול סיכוניםסטטיסטיקה
Machine Learning for Trading

מחברת זו מתאימה את Word2Vec מסוג skip-gram לאחזקות מוסדיות: כל תיק 13F נחשב למשפט, כל מזהה מניה לאסימון, ודירוג גודל הפוזיציה לסדר האסימונים. פוזיציות סמוכות יוצרות הקשר, כך שמניות שמוסדות מציבים בהקשרים דומים בתיקים עשויות לקבל וקטורים קרובים. התהליך בוחר…

מניותלמידת מכונהבניית תיקסטטיסטיקה