יש לכם רשימה של שמונה מניות. שתיים הגיעו מחבר, אחת מפודקאסט, וחמש נשארו שם מהשנה שעברה בלי סיבה מיוחדת. אתם יודעים שיש בחוץ אלפי מניות נוספות, ואתם גם יודעים שאין לכם שום דרך מסודרת לעבור עליהן. בדיוק בשביל הפער הזה שווה לבנות סורק מניות משלכם.
רוב האנשים ניגשים לכלי הזה מהצד הלא נכון. הם פותחים מסך עמוס בפילטרים, מסמנים חמישה שנראים הגיוניים, ומקבלים רשימה של עשרים שמות. הרשימה נראית סבירה לחלוטין, ולכן אף אחד לא חוזר לבדוק אם הקריטריונים שסימנו עונים בכלל על השאלה שרצו לשאול.
חשוב להפריד בין שני צרכים שונים. מי שרוצה כלי מוכן שעובד מהדקה הראשונה, עם מפת חום ומסכי סינון מוכנים, ימצא את זה במדריך Finviz המלא, והוא המאמר המשלים לזה שלפניכם. המאמר הזה מיועד למי שרוצה להגדיר קריטריונים משלו, ולא להסתפק בתבניות שמישהו אחר הכין.
נעבור כאן שלושה מסלולים: כלי חינמי מוכן, כלי שמודל שפה עוזר להגדיר, וכלי שאתם מרכיבים בעצמכם. את כל המחירים משכנו מדפי התמחור הרשמיים ב-20 בספטמבר 2026, ואת נתוני הגיטהאב מממשק ה-API של GitHub באותו יום. זה מידע כללי בלבד ואינו ייעוץ השקעות.
כמה עולה לבנות סורק מניות: המספרים
לפני ההסברים, הנתונים היבשים. כל שורה כאן מגיעה מדף רשמי אחד שמשכנו באותו יום, ולא מרשימת המלצות כלשהי.
| נתון | ערך | המקור ותאריך הבדיקה |
|---|---|---|
| שורות לעמוד בחשבון החינמי של Finviz | 20 | finviz.com/elite, 20/09/2026 |
| שורות לעמוד במנוי Elite | 100 | finviz.com/elite, 20/09/2026 |
| נתוני שוק בחשבון החינמי של Finviz | מושהים, לא בזמן אמת | finviz.com/elite, 20/09/2026 |
| שנות דוחות כספיים בחינם מול Elite | שלוש שנים מול שמונה שנים | finviz.com/elite, 20/09/2026 |
| מנוי Finviz Elite | 24.96 דולר לחודש בחיוב שנתי, 299.50 דולר לשנה | finviz.com/elite, 20/09/2026 |
| מנוי stockanalysis.com Pro | 6.58 דולר לחודש בחיוב שנתי, 79 דולר לשנה | stockanalysis.com/pro, 20/09/2026 |
| מנוי TradingView Essential | 12.95 דולר לחודש בחיוב שנתי | tradingview.com/pricing, 20/09/2026 |
| כוכבים בגיטהאב לפרויקט QuantConnect/Lean | 21,697 | GitHub REST API, 20/09/2026 |
| רישיון Lean | Apache-2.0, קוד פתוח | GitHub REST API, 20/09/2026 |
| דחיפת הקוד האחרונה ל-backtrader | 19/08/2024 | GitHub REST API, 20/09/2026 |
| דחיפת הקוד האחרונה ל-pyfolio | 23/12/2023 | GitHub REST API, 20/09/2026 |
שורת הרישיון של Lean היא הרמז הראשון. אפשר לבנות סורק מניות שלם בלי לשלם שקל, והעלות האמיתית אינה כסף אלא זמן ההגדרה.
מה באמת אומר לבנות סורק מניות משלכם
סורק הוא מסנן על מסד נתונים. יש טבלה ענקית של חברות, לכל חברה מאות שדות מספריים, ואתם מבקשים את השורות שעומדות בכמה תנאים. זה הכל. הכלי לא קורא דוחות, לא מבין ענפים ולא יודע אם המספר שלפניו הגיוני.
לכן לבנות סורק מניות אינו פרויקט תכנות. זו עבודת ניסוח. אתם לוקחים שאלה עסקית ומתרגמים אותה לתנאים מדידים, והקוד או ממשק הלחיצות הם רק הצינור שמעביר את התנאים האלה למסד הנתונים.
מכאן נובעת המסקנה החשובה ביותר בכל המאמר. הפלט אינו מסקנה, הוא רשימת מועמדים לעבודה. 30 קריטריונים לבחירת מניות הוא מאמר הבסיס לשלב שאחרי, כלומר לעבודה על הרשימה עצמה.
השאלה העסקית שקודמת לכל ניסיון לבנות סורק מניות
סורק טוב לא מתחיל ברשימת פילטרים. הוא מתחיל בשאלה עסקית אחת, מנוסחת במשפט, שאפשר לתרגם למספרים. בלי השאלה הזאת אתם מסמנים פילטרים כי הם קיימים, ולא כי אתם צריכים אותם.
למה “מניות טובות במחיר טוב” אינה שאלה
“טובות” ו”זול” אינם שדות במסד נתונים. אף כלי בעולם לא יודע לענות על המשפט הזה, ולכן אתם בסוף מתרגמים אותו בעצמכם, בלי לשים לב, לשלושה פילטרים שרירותיים. התרגום השרירותי הזה הוא מקור הטעות.
אותו דבר קורה עם “חברות יציבות”, “מניות עם פוטנציאל” ו”סקטור חם”. כל ביטוי כזה מחביא בתוכו החלטה שלא לקחתם במודע, ומישהו בסוף יקבל אותה במקומכם. עדיף שזה תהיו אתם.
איך נראית שאלה שאפשר למדוד
שאלה עובדת נשמעת אחרת לגמרי. למשל: “אילו חברות אמריקאיות בשווי שוק מעל שלושה מיליארד דולר הגדילו את הרווח למניה בכל אחת מחמש השנים האחרונות, ונסחרות במכפיל רווח נמוך מהממוצע של הענף שלהן?”
המשפט הזה ארוך ומעצבן, וזו בדיוק הנקודה. כל רכיב בו הוא שדה קיים: שווי שוק, כיוון הרווח, מכפיל, ענף. מכפיל רווח מסביר את הרכיב שהכי קל לטעות בו. מי שמגיע לנוסח כזה כבר עשה 80% מהעבודה שצריך כדי לבנות סורק מניות שימושי.
לתרגם שאלה בעברית לקריטריונים מדידים
כאן נכנס מודל השפה, וכאן הוא באמת שימושי. אתם כותבים לו את השאלה שלכם בעברית רגילה, מדביקים את רשימת השדות שהכלי שלכם מציע, ומבקשים ממנו טבלת תרגום. לא רשימת מניות, טבלת קריטריונים.
איפה ה-AI באמת חוסך זמן
הוא מכיר את שמות השדות המקובלים ואת המינוח האנגלי, ולכן הוא מתרגם “חברה שלא שורפת מזומן” ל-Free Cash Flow חיובי בשלוש השנים האחרונות תוך שניות. הוא גם מציע קריטריונים שלא חשבתם עליהם, וזה החלק הכי שווה.
היתרון השני שלו הוא הכיוון ההפוך. אתם מדביקים לו רשימה של פילטרים שכבר סימנתם, ומבקשים ממנו להסביר איזו חברה כל פילטר מוציא החוצה. פתאום מתברר שסינון אחד מוחק ענף שלם. המדריך לבחירת כלי AI עוזר לבחור באיזה מודל להשתמש לעבודה הזאת.
איפה ה-AI טועה, וזה קורה בשקט
הוא ממציא שמות שדות שלא קיימים בכלי שלכם, והתשובה נראית מקצועית בדיוק כמו תשובה נכונה. הוא גם נוקב בספים עגולים בלי מקור: “מכפיל מתחת ל-15”, “חוב להון מתחת ל-0.5”. המספרים האלה נשמעים סמכותיים ואין מאחוריהם דבר.
הטעות המסוכנת ביותר היא חישוב. עבודה אקדמית שבדקה הבנה מספרית של סוכני מודלים, arXiv 2502.17967, מצאה שמודלי שפה מתקשים בהסקה מספרית כשהנתונים מגיעים אליהם כטקסט רגיל, ונוטים להתאמת יתר לערכים אחרונים. לכן מי שמנסה לבנות סורק מניות אמין נותן למודל להגדיר את הקריטריון, ומשאיר את החישוב עצמו לכלי.
הסורק מחזיר מה שביקשתם, לא מה שהתכוונתם
זו המלכודת המרכזית, והיא ערמומית מפני שהפלט השגוי נראה תקין. הרשימה מכילה חברות אמיתיות, בגדלים סבירים, עם שמות מוכרים. שום דבר בה לא צועק שמשהו לא בסדר.
דוגמה מוחשית: שלושה קריטריונים שנראים שמרניים
נניח שביקשתם “חברות גדולות, זולות, שמחלקות דיבידנד”. התרגום הטבעי הוא שלושה פילטרים: שווי שוק מעל מיליארד דולר, מכפיל רווח מתחת ל-10, ותשואת דיבידנד מעל 5%. נשמע שמרני לגמרי.
מה שיוצא בפועל הוא רשימה של חברות שהמניה שלהן ירדה חזק. המכפיל נמוך כי המחיר קרס, לא כי הרווח גבוה. תשואת הדיבידנד גבוהה מאותה סיבה בדיוק, והיא עשויה להיעלם ברגע שההנהלה תקצץ את החלוקה. תשואת דיבידנד גבוהה ומלכודת הדיבידנדים מתארים את התרחיש הזה במלואו.
קריטריון אחד חסר הפך “גדולות וזולות” ל”נופלות ולפני קיצוץ”. הנה הפער, ולצידו התיקון.
| מה ביקשתם | מה הסורק הבין | מה יצא בפועל | הקריטריון שחסר |
|---|---|---|---|
| זולה | מכפיל רווח מתחת ל-10 | חברות שהמחיר שלהן צנח ב-12 החודשים האחרונים | כיוון הרווח למניה בחמש השנים האחרונות |
| מחלקת דיבידנד | תשואת דיבידנד מעל 5% | חברות שהתשואה שלהן עלתה כי המניה ירדה | יחס חלוקה מתחת לסף שהגדרתם מראש |
| גדולה ויציבה | שווי שוק מעל מיליארד דולר | גם חברות ממונפות מאוד באותו גודל | חוב נטו ל-EBITDA, או תזרים חופשי חיובי |
| נזילה למסחר | מחזור מעל 100 אלף מניות ביום | מניה ב-2 דולר עוברת את הסף, מניה ב-200 דולר לא | מחזור בדולרים, לא בכמות מניות |
השורה האחרונה בטבלה היא הדוגמה החזקה ביותר, כי היא לא קשורה בכלל לאיכות החברה. 100 אלף מניות ב-2 דולר הן מחזור של 200 אלף דולר, ואותן 100 אלף מניות ב-200 דולר הן 20 מיליון דולר. אותו פילטר בדיוק, פי מאה הבדל.
שלב ראשון: לא לבנות סורק מניות בכלל
אם אתם מתחילים היום, אל תבנו כלום. השתמשו בכלי קיים, למדו אילו שדות בכלל קיימים, וראו איך רשימה משתנה כשאתם מזיזים סף אחד. השלב הזה עונה על השאלה החשובה: האם השאלה שלי בכלל ניתנת למדידה?
שלושה כלים מרכזיים מציעים חשבון חינמי: Finviz, stockanalysis.com ו-TradingView. כולם עובדים בדפדפן, בלי התקנה ובלי קוד. ההבדל ביניהם אינו במספר הפילטרים אלא בשאלה מה קורה כשאתם רוצים לשמור, לייצא או לקבל התראה.
רוב המשקיעים הפרטיים יסיימו כאן ולא יצטרכו לבנות סורק מניות בכלל. גיטהאב למשקיעים: 12 כלים חינמיים מראה עד כמה רחוק אפשר להגיע בלי לשלם, וגם מה המחיר הנסתר של הגרסאות החינמיות.
מה באמת חינם ומה בתשלום, לפי בדיקה של היום
משכנו את דפי התמחור הרשמיים של כל כלי ב-20 בספטמבר 2026. רשימות “הכלים החינמיים הטובים ביותר” באינטרנט מתיישנות תוך חודשים, והמחירים בטבלה הבאה מגיעים מהמקור עצמו.
| הכלי | מה מקבלים בחינם | מה נמצא מעבר לתשלום | המחיר שראינו |
|---|---|---|---|
| Finviz | סורק עם פילטרים בסיסיים, נתונים מושהים, 20 שורות לעמוד, דוחות לשלוש שנים, 50 תבניות שמורות | פילטרים מתקדמים, נתונים בזמן אמת, 100 שורות לעמוד, דוחות לשמונה שנים, ייצוא לאקסל, התראות | Elite: 24.96 דולר לחודש בחיוב שנתי, או 39.50 דולר בחיוב חודשי |
| stockanalysis.com | חשבון חינמי בלי פרטי תשלום, סורק עם נתוני יסוד | שמירת סורקים, יותר מ-300 שדות, עד 1,000 שורות, הורדה לאקסל, מעקב אחרי אנליסטים | Pro: 6.58 דולר לחודש בחיוב שנתי, 79 דולר לשנה, או 9.99 דולר בחיוב חודשי |
| TradingView | חשבון חינמי ב-0 דולר, סורק מניות וגרפים | יותר גרפים ללשונית, יותר אינדיקטורים לגרף, יותר התראות, בלי פרסומות | Essential: 12.95 דולר לחודש בחיוב שנתי |
| QuantConnect | כל סוגי הנכסים, בדיקות היסטוריות ללא הגבלה, משתמש אחד | מסחר חי, מסחר על הנייר, צמתי חישוב נוספים, עבודת צוות | דף התמחור טוען את המחירים בדפדפן ולא החזיר מספר בבדיקה שלנו |
| Lean | כל הקוד, רישיון Apache-2.0 | אין שכבת תשלום. התשלום כאן הוא זמן ההתקנה | חינם |
שימו לב לשורה של QuantConnect. הדף עצמו טוען את המחירים דרך הדפדפן, ולכן לא קיבלנו מהם מספר במשיכה ישירה. במקרה כזה עדיף לכתוב שלא אימתנו מאשר להעתיק מחיר ממקום אחר.
שלב שני: לבנות סורק מניות בעזרת מודל שפה
עכשיו אתם יודעים אילו שדות קיימים, ואפשר לערב מודל שפה. התפקיד שלו כאן צר מאוד: לתרגם משפט בעברית לטבלת קריטריונים, ולהגיד לכם מה כל קריטריון מוציא החוצה בטעות.
הפרומפט שעוזר לבנות סורק מניות מדויק
העתיקו את הנוסח הבא, החליפו את החלק בסוגריים, והדביקו אחריו את רשימת השדות שהכלי שלכם מציע. הדבקת רשימת השדות היא החלק שמונע מהמודל להמציא שדות.
אני משקיע פרטי ואני רוצה לבנות סורק מניות בכלי מבוסס דפדפן. השאלה העסקית שלי היא: [כתבו כאן משפט אחד]. רשימת השדות שהכלי שלי מציע נמצאת בהמשך ההודעה. החזר לי טבלה בת חמש עמודות: שם הקריטריון, השדה המדויק מתוך הרשימה שהדבקתי, האופרטור, הערך המספרי, וההסבר למה דווקא הערך הזה. הוסף עמודה שישית: אילו חברות הקריטריון הזה מוציא החוצה בטעות. אל תחשב דבר ואל תציע שמות מניות. אם שדה שאתה צריך אינו ברשימה, כתוב זאת במפורש במקום להציע תחליף.
המשפט האחרון הוא הבלם החשוב ביותר. בלעדיו המודל יציע שדה קרוב, אתם תחפשו אותו בכלי, לא תמצאו, ותבחרו משהו דומה. כך נכנס קריטריון שאיש לא בחר במודע.
העמודה השישית היא הסיבה האמיתית לעבוד ככה. 10 פרומפטים שהופכים AI לצוות אנליסטים מראה איך מחלקים את העבודה הזאת לכמה תפקידים, וזו שכבה שמתלבשת יפה על הניסיון לבנות סורק מניות מדויק.
שלב שלישי: לבנות סורק מניות משלכם מאפס
השלב הזה מתאים כשהכלים המוכנים לא מספיקים, ולא לפני כן. הסימן המובהק: אתם מריצים את אותה בדיקה ידנית כל שבוע, על אותן חברות, והכלי לא מאפשר לשמור אותה או לשלב שני תנאים שקשורים זה בזה.
הקצה המקצועי של העולם הזה נקרא QuantConnect/Lean. זו תשתית קוד פתוח לבדיקת אסטרטגיות על נתונים היסטוריים, 21,697 כוכבים בגיטהאב ורישיון Apache-2.0 נכון ל-20 בספטמבר 2026. היא כתובה ב-C# והיא פועלת גם על המחשב שלכם וגם בענן.
ותהיו כנים לרגע. כדי לבנות סורק מניות על תשתית כזאת צריך התקנה, הבנה של מבנה נתונים וטיפול בשגיאות. מודל שפה יכול לכתוב את הקוד עבורכם, אבל מי שלא מבין מה הקוד עושה לא יזהה שהחישוב רץ על מחירים בלי התאמה לפיצולי מניות.
יש סיבה טובה אחת לעבור לשלב הזה: תזמון. סינון שרץ אוטומטית בבוקר שאחרי נתון מאקרו שווה יותר מסינון ידני. היומן הכלכלי בארה”ב מראה אילו תאריכים מזיזים את השוק.
לפני שאתם מסתמכים על כלי, בדקו מתי נגעו בו לאחרונה
הנה נתון שסותר את מה שרוב המדריכים מספרים. הפרויקט backtrader צבר 23,288 כוכבים בגיטהאב, הרבה יותר מ-Lean, והוא מופיע כמעט בכל רשימת כלים. דחיפת הקוד האחרונה אליו התרחשה ב-19 באוגוסט 2024, לפי ה-API של GitHub ב-20 בספטמבר 2026.
הספרייה pyfolio, שמשמשת להצגת ביצועים, לא קיבלה דחיפת קוד מאז 23 בדצמבר 2023. לעומתם, Lean קיבל דחיפה ב-18 בספטמבר 2026, יומיים לפני הבדיקה שלנו, עם פחות כוכבים.
כוכבים מצטברים ולא יורדים לעולם. הם מודדים כמה אנשים סימנו פרויקט בעבר, לא אם מישהו מתחזק אותו היום. לכן מי שמתכנן לבנות סורק מניות שיעבוד שנים, בודק קודם את תאריך הדחיפה האחרונה. אותו עיקרון על 12 כלים אחרים מפורט במאמר הנפרד.
איך לבנות סורק מניות שמשלב קריטריונים טכניים
חלק ניכר מהשדות בכל כלי סינון אינם פונדמנטליים אלא טכניים: מרחק מממוצע נע של 200 יום, RSI, מרחק מהשיא של 52 השבועות, מחזור יחסי. אלה שדות מספריים לכל דבר, והם מסננים היטב.
הבעיה מתחילה כשמסמנים אותם בלי להבין מה הם מודדים. RSI מתחת ל-30 אינו “זול”, הוא תיאור של קצב הירידה האחרון. ניתוח טכני למתחילים מפריד בין מה שבאמת עובד לבין מה שרק נשמע טוב.
הדרך הנכונה לבנות סורק מניות עם שכבה טכנית היא להשתמש בה לתזמון מעל סינון פונדמנטלי, ולא במקומו. קודם מצמצמים לפי עסק, ורק אחר כך שואלים איפה המחיר עומד ביחס לעצמו.
כמה שורות אמורות לצאת, ומה עושים איתן
אם יצאו שלוש מניות, הקריטריונים צרים מדי. אם יצאו 400, לא סיננתם כלום. טווח עבודה סביר למשקיע פרטי הוא בין 15 ל-40 שמות, כי זו כמות שאפשר לעבור עליה ביד בשבוע.
על הרשימה עצמה עוברים בשני מבטים: היחסים הפיננסיים וכיוון התזרים. דף הנוסחאות של היחסים הפיננסיים נותן את הכלי המדויק, ודוח תזרים מזומנים מסביר למה רווח על הנייר אינו כסף בבנק.
המבט הזה הוא בדיוק מה שאין לכלי האוטומטי, ולכן מי שהשקיע זמן לבנות סורק מניות מדויק חוסך את רוב העבודה הידנית, אבל לא את כולה.
שאלות נפוצות
האם חייבים לבנות סורק מניות, או שמספיק כלי מוכן?
לרוב המשקיעים הפרטיים כלי מוכן בחשבון חינמי מספיק. ההבדל המרכזי שראינו ב-20 בספטמבר 2026 אינו במספר הפילטרים אלא בתשתית: בחשבון החינמי של Finviz הנתונים מושהים, יש 20 שורות לעמוד, ואין ייצוא ואין התראות. מי שמריץ סריקה פעם בשבוע לא ירגיש בכך.
מודל שפה יכול פשוט להחזיר לי רשימת מניות?
הוא יחזיר, וזו בדיוק הבעיה. הרשימה תיראה סבירה ותכיל חברות אמיתיות, אבל היא תגיע מהזיכרון של המודל ולא ממסד נתונים מעודכן. השתמשו בו כדי להגדיר את הקריטריונים, והריצו את הסינון עצמו בכלי שמחובר לנתונים.
איך אני יודע שהרשימה שיצאה תקינה?
קחו שלושה שמות מהרשימה ובדקו אותם ידנית מול הדוח האחרון. אם אחד מהם לא עומד בתנאי שהגדרתם, יש שדה שהבנתם אחרת ממה שהכלי מודד. הבדיקה הזאת לוקחת עשרים דקות וחוסכת חודשים של עבודה על רשימה שגויה.
כמה קריטריונים כדאי להפעיל בבת אחת?
התחילו בשניים או שלושה וראו כמה שורות חוזרות. כל קריטריון נוסף מצמצם, ובשלב מסוים אתם מסננים החוצה בדיוק את מה שחיפשתם. עדיף להוסיף קריטריון אחד בכל פעם, מאשר להפעיל שמונה יחד בלי לדעת מי מהם עשה את העבודה.
שורה תחתונה
סורק אינו כלי לבחירת מניות, הוא כלי לצמצום. הוא מחזיר בדיוק את מה שביקשתם, ולכן כל השאלה היא מה ביקשתם. קריטריון אחד שניסחתם לא נכון מייצר רשימה שנראית מקצועית לחלוטין ואינה עונה על השאלה שלכם.
שלוש עובדות מעשיות מהבדיקה שלנו ב-20 בספטמבר 2026: חשבון חינמי אצל שלושה ספקים מרכזיים נותן סינון עובד, מנוי Finviz Elite עולה 299.50 דולר לשנה ועיקר התוספת שלו היא זמן אמת וייצוא, ותשתית הקוד הפתוח Lean עומדת על 21,697 כוכבים עם רישיון Apache-2.0.
ועובדה רביעית ששווה יותר מהשלוש: מספר הכוכבים לא אומר כלום על אם הכלי חי. backtrader עם 23,288 כוכבים לא קיבל קוד חדש מאז אוגוסט 2024. מי שניגש לבנות סורק מניות בודק תאריך, לא פופולריות.
כמה זמן לוקח לבנות סורק מניות: תוכנית בשלושה שלבים
לא רשימת טיפים אלא לוח זמנים. שלושה שלבים, כל אחד עם הערכת זמן ריאלית, ואפשר לעצור בסוף כל אחד מהם בלי להמשיך הלאה.
| השלב | מה עושים בו | הערכת זמן | מתי ממשיכים הלאה |
|---|---|---|---|
| שלב 1: למפות את השדות | פותחים חשבון חינמי באחד הכלים, עוברים על רשימת הפילטרים, ומריצים סינון אחד עם שני תנאים בלבד | שעה עד שעתיים, פעם אחת | כשאתם יודעים לומר אילו שדות קיימים ואילו לא |
| שלב 2: לנסח ולתרגם | כותבים את השאלה העסקית במשפט אחד, מריצים את הפרומפט מהמאמר, ומקבלים טבלת קריטריונים עם עמודת “מה זה מוציא בטעות” | שעתיים עד שלוש, ועוד חצי שעה לכל שינוי | כשהרשימה מחזירה בין 15 ל-40 שמות בעקביות |
| שלב 3: להקשיח ולתחזק | שומרים את הסינון כתבנית, בודקים שלושה שמות ידנית מול הדוח, ומריצים שוב פעם בחודש | חצי שעה בכל הרצה חודשית | רק אם הכלי המוכן באמת חוסם אתכם, עוברים לקוד |
רוב האנשים שיקראו את המאמר הזה לא יגיעו לשלב השלישי, וזה בסדר גמור. שני השלבים הראשונים לוקחים יום עבודה אחד, וזה כל מה שצריך כדי לבנות סורק מניות שעונה על שאלה אמיתית.
כמה זמן לוקח ללמוד להגדיר את הקריטריונים
חלק מהקריטריונים בשלב השני הם טכניים: ממוצע נע, RSI, מרחק מהשיא. מי שמסמן אותם בלי להבין מה הם מודדים מכניס רעש לסינון שלו. הספר הדיגיטלי על ניתוח טכני עובר על הנרות, התבניות והאינדיקטורים האלה אחד אחד, בכ-250 עמודים, וכולל גם את פרק ניהול הסיכונים ופסיכולוגיית המסחר. אחריו אתם יודעים איזה שדה טכני שווה להכניס לסינון ואיזה רק מצמצם בלי סיבה.
ומי שרוצה לעבור על התהליך מההתחלה, מהשאלה העסקית ועד טבלת הקריטריונים, יכול לקבוע שיעור פרטי בזום על בניית סינון. השיעור מלמד את השיטה עצמה: איך מנסחים שאלה שאפשר למדוד, איך בודקים מה כל קריטריון מוציא החוצה, ואילו אפשרויות קיימות בכל אחד מהכלים. ההחלטות עצמן נשארות אצלכם.
המאמר הוא מידע כללי ואינו ייעוץ השקעות, שיווק השקעות או ייעוץ מס. את כל המחירים משכנו מדפי התמחור הרשמיים ב-20 בספטמבר 2026, והם עשויים להשתנות, ואת נתוני הגיטהאב מממשק ה-API של GitHub באותו יום.
