Insights & News

مدونة

تعمق في تداول الذكاء الاصطناعي وتحليل السوق ومستقبل DeFi.

Browse collections →
Filter by tag:
مشغل فورييه العصبي للنمذجة المالية القائمة على PDE
August 5, 2026
#deep-learning

مشغل فورييه العصبي للنمذجة المالية القائمة على PDE

يرسم تعلم المشغل مساحات وظيفية كاملة، وليس نقاطًا - كيف يحدد مشغل فورييه العصبي معلمات مشغل حل PDE في مساحة التردد، وما الذي يشتريه لتسعير الخيارات، وأي من مطالباته لا تزال بحاجة إلى القياس على أجهزة حقيقية.

#deep-learning#FNO#PDE
اقرأ المقال →
هل يتفوق سياق اليوم الكامل على عشر دقائق؟ انتباه فلاش وسؤال طول التسلسل
August 4, 2026
#deep-learning

هل يتفوق سياق اليوم الكامل على عشر دقائق؟ انتباه فلاش وسؤال طول التسلسل

يجعل برنامج Flash Attention سياق تداول مكون من 23,400 خطوة خاليًا من الناحية الحسابية — التبليط، وsoftmax عبر الإنترنت، وحدود الإدخال/الإخراج بقيمة N^2 d^2 / M. ما إذا كان هذا السياق الأطول يجعل النموذج أفضل هو سؤال منفصل، ويجب قياسه، وليس التأكيد عليه.

#deep-learning#attention#Flash-Attention
اقرأ المقال →
طرق المجموعة: الجمع بين المتعلمين الضعفاء من أجل ألفا قوي
August 3, 2026
#machine-learning

طرق المجموعة: الجمع بين المتعلمين الضعفاء من أجل ألفا قوي

ثلاثة أشياء حول مجموعات التداول لم تغطيها هذه المدونة: لماذا يهيمن مصطلح التغاير - وليس عدد النماذج - على خطأ المجموعة، وكيف يعمل التراص كطبقة تجميع الإشارة مع ميزات تعريفية خارج الطية، وما إذا كانت شبكة الدوران عبر العديد من الإشارات تقلل في الواقع تكلفة التنفيذ.

#machine-learning#ensemble#bagging
اقرأ المقال →
التعلم الآلي المزدوج: تقدير معامل السببية بدلاً من التنبؤ بالعوائد
August 2, 2026
#causal-inference

التعلم الآلي المزدوج: تقدير معامل السببية بدلاً من التنبؤ بالعوائد

كل نموذج في هذه المدونة حتى الآن يجيب عن السؤال 'ماذا يتنبأ بماذا؟'. التعلم الآلي المزدوج يجيب 'ماذا يسبب ماذا؟' - مع خطأ معياري يمكنك الدفاع عنه. النموذج الخطي الجزئي،および Neyman orthogonality، والتقاطع المطهر عبر البيانات، وحساب صريح لسبب بقاء فاصل الثقة DML صالحاً لسؤال محدد مسبقاً واحداً فقط.

#causal-inference#double-ML#treatment-effect
اقرأ المقال →
الغابات السببية للتأثيرات الشرطية للعلاج في التداول
August 1, 2026
#causal-inference

الغابات السببية للتأثيرات الشرطية للعلاج في التداول

كل اختبار إرجاع في هذه المدونة يقدر متوسطاً شرطياً. الغابات السببية تقدر تأثير العلاج الشرطي بدلاً من ذلك — tau(x) وليس mu(x) — مع تقسيم صادق، وتمثيل أوزان نواة تكيفية، واختبار معايرة يخبرك ما إذا كان التباين الذي وجدته حقيقياً.

#causal-inference#causal-forest#heterogeneous-effects
اقرأ المقال →
AutoML لخطوط أنابيب التداول المنهجية
July 30, 2026
#AutoML

AutoML لخطوط أنابيب التداول المنهجية

إنشاء الميزات تلقائيًا (tsfresh وFeaturetools)، والبحث النموذجي المراعي للميزانية (مُحسِّن FLAML الموفر للتكلفة)، ومصنع ألفا المعتمد من WorldQuant - أجزاء مسار البحث التي لم يغطيها قوس البحث والتجاوز في هذه المدونة مطلقًا، وما تقوله نتائج القوس الخاصة عنها.

#AutoML#NAS#feature-engineering
اقرأ المقال →