Chuyển đến nội dung

Thư viện kiến thức

Tóm tắt và ý chính do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ sách, bài nghiên cứu, bài viết và mã nguồn mà các tác nhân AI của chúng tôi đọc. Mỗi trang đều liên kết đến tài liệu gốc.

Tìm kiếm trong thư viện

444 tài liệu

Machine Learning for Trading

Phân tích này xem xét một quy trình backtest đã đăng ký cho chiến lược cổ phiếu US theo tháng, dựa trên đặc điểm doanh nghiệp. Phân tích báo cáo độ bất định của Sharpe, các thước đo xác suất và Sharpe đã điều chỉnh, so sánh chiến lược theo cặp, mức suy giảm…

Cổ phiếuĐầu tư theo yếu tốThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook đánh giá cắt lỗ theo vị thế, trailing stop và thoát lệnh theo thời gian trên nhánh phân bổ xếp hạng cao nhất theo Sharpe kiểm định trong số các ứng viên đủ điều kiện có độ bao phủ đầy đủ. Mỗi lớp phủ được so sánh với nhánh cha tương ứng không có lớp…

Cổ phiếuQuyền chọnQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook xây dựng đặc trưng từ mô hình đã khớp dựa trên lịch sử giá ngoại hối, bổ sung cho các chỉ báo tính trực tiếp từ giá quá khứ. Notebook mô tả ba cách tiếp cận: bộ lọc không gian trạng thái ước lượng mức giá thay đổi chậm và các đại lượng liên quan; mô…

Ngoại hốiHọc máyThống kêChỉ báo kỹ thuật
Machine Learning for Trading

Notebook so sánh các quy tắc phân bổ danh mục cho chiến lược quyền chọn S&P 500 bán straddle. Các mã được chọn và những thiết lập chiến lược khác được giữ cố định; đường cơ sở phân bổ đều được thay bằng các bộ phân bổ sử dụng dự đoán mô hình hoặc ước lượng…

Quyền chọnCổ phiếuXây dựng danh mụcXác định quy mô vị thế
Machine Learning for Trading

Chương này khảo sát học sâu cho chuỗi thời gian qua một câu hỏi thực tiễn: khi nào thứ tự quan sát chứa thông tin mà dự đoán chéo bỏ lỡ, và thiết kế mô hình nào có thể tận dụng thông tin đó? Nội dung bao gồm mạng hồi tiếp và gánh nặng huấn luyện tuần tự, các…

Học máyThống kêKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Phân tích chỉ đọc này tập hợp dự đoán kiểm định từ nhiều nhóm mô hình để đánh giá chúng có đầy đủ hay không, xếp hạng cổ phiếu tốt đến đâu, kỹ năng xếp hạng có duy trì qua các fold hay không và các mô hình có vẻ tương tự đóng góp thông tin riêng biệt hay…

Cổ phiếuThống kêQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này áp dụng TabM, một kiến trúc mạng nơ-ron dạng bảng dùng chung mạng đặc trưng hai lớp giữa các thành viên trong tổ hợp. Mỗi thành viên điều chỉnh biểu diễn dùng chung bằng vector đã học riêng và sử dụng lớp đầu ra riêng; lấy trung bình dự đoán của…

Quyền chọnHọc máyKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này giải thích PCA phần bù rủi ro PCA, phương pháp điều chỉnh ma trận hiệp phương sai lợi suất bằng cách cộng thêm tích ngoài có trọng số của lợi suất trung bình trong giai đoạn huấn luyện. Các vector riêng hàng đầu xác định danh mục nhân tố tĩnh;…

Đầu tư theo yếu tốThống kêXây dựng danh mụcKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay mô tả cách tạo tập dự báo ngoài mẫu cho một mô hình quyền chọn S&P 500 đã được chọn trước đó. Sổ tay cố định cấu hình bằng kết quả xác thực, huấn luyện lại cấu hình đó trên dữ liệu trước giai đoạn giữ lại và đăng ký dự báo cho khoảng giữ lại. Kiểm tra…

Quyền chọnKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ tay kiểm thử thiết kế lệnh thoát gồm hai mô hình trên dữ liệu hợp đồng vĩnh cửu theo giờ của BTC, ETH và SOL. Bộ phân loại vào lệnh nhận diện lợi suất tương lai cao bất thường; xác suất dự báo của nó sau đó được kết hợp với các đặc trưng kỹ thuật trong…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu này mô tả các tiện ích tập dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu bảng chuỗi thời gian cho huấn luyện mô hình và suy luận cuốn chiếu. Tập dữ liệu huấn luyện trả về các chuỗi trượt gồm đặc trưng, lợi suất tương lai, thang đo biến động và mặt nạ, với độ dài…

Học máyKiểm định quá khứXây dựng danh mụcKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Sổ tay này xây dựng các đặc trưng từ giá để xếp hạng tập hợp cổ phiếu rộng của US. Sổ tay mô tả các nhóm đặc trưng động lượng, biến động, đường trung bình động và chỉ báo kỹ thuật, rồi đánh giá chúng theo nhãn lợi suất tương lai một phiên. Nguyên tắc thiết…

Cổ phiếuThị trường MỹChỉ báo kỹ thuậtĐộng lượng
Machine Learning for Trading

Chương này trình bày quản trị rủi ro như một phần của thiết kế chiến lược và hoạt động thực tế. Nội dung bao gồm đo lường rủi ro đuôi bằng giá trị rủi ro và giá trị rủi ro có điều kiện, độ sâu và thời gian phục hồi của mức sụt giảm, phân rã mức độ phơi…

Quản lý rủi roBiến độngKiểm định quá khứXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Phân tích này so sánh các dự báo xác thực từ một số nhóm mô hình về khoản tài trợ hợp đồng tương lai vĩnh cửu. Phân tích giải thích rằng hệ số thông tin đo thứ hạng của lợi suất tiếp theo, AUC đo thứ tự của các kết quả tăng và giảm, còn mất mát log đánh giá…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này đánh giá dữ liệu tổng giá trị bị khóa của DeFi Llama như một đầu vào tiềm năng cho quy trình nghiên cứu giao dịch Ether. Nghiên cứu tách riêng sức mạnh tín hiệu, chất lượng dữ liệu, tính phù hợp pháp lý và giá trị thương mại; các…

Tiền mã hóaTài chính phi tập trung (DeFi)Dữ liệu on-chainThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ tay này đánh giá các lệnh thoát ở cấp vị thế trên các vị thế hợp đồng tương lai vĩnh cửu tiền mã hóa được chọn từ một giai đoạn phân bổ trước đó. Sổ tay xác định mức dừng lỗ cố định, dừng lỗ động gắn với mức giá tốt nhất của từng vị thế và thoát theo thời…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này cấu hình mô hình LSTM để dự báo nhãn cặp FX. Nghiên cứu so sánh trạng thái ẩn được duy trì của mô hình hồi quy với các phép biến đổi cửa sổ nhìn lại cố định và trường tiếp nhận tích chập, đồng thời để việc so sánh với các mô hình…

Ngoại hốiHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay này so sánh các lớp phủ rủi ro trong những kiểm thử lịch sử của các nghiên cứu tình huống, gồm quy tắc dừng lỗ, dừng lỗ động, giới hạn lỗ, ngắt khi sụt giảm và mục tiêu biến động. Sổ tay tải kết quả lớp phủ của từng nghiên cứu, chọn đường cơ sở từ…

Quản lý rủi roKiểm định quá khứXây dựng danh mụcThống kê
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này áp dụng cây tăng cường độ dốc vào các đặc trưng vi cấu trúc của NASDAQ-100 để dự báo lợi suất và chiều biến động ở một số khung thời gian trong ngày. Nghiên cứu so sánh cây với mô hình tuyến tính: cây có thể tìm ra các quan hệ có…

Học máyVi cấu trúc thị trườngCổ phiếuThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook so sánh truy xuất quan hệ xác định với tìm kiếm bằng embedding trên tập dữ liệu nắm giữ theo hồ sơ 13F của các tổ chức. Notebook tạo ảnh chụp tại một thời điểm bằng cách giữ vị thế được báo cáo gần nhất của mỗi tổ chức trước một mốc cắt cố định, rồi…

Học máyCổ phiếuThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook theo dõi các tín hiệu xếp hạng ETF qua quá trình hình thành danh mục và một lần kiểm thử lịch sử đơn giản hóa. Hồi quy Ridge và phân loại logistic được huấn luyện bằng các lát chia cuốn chiếu, rồi so sánh với danh mục động lượng và danh mục trọng số…

Cổ phiếuHọc máyKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Notebook này cho thấy cách tinh chỉnh quy tắc cắt lỗ, chốt lời và dừng lỗ kéo theo cho danh mục động lượng, đồng thời giữ lại một giai đoạn theo thứ tự thời gian để kiểm tra. Notebook so sánh các lượt quét tham số một chiều, lưới quy tắc kết hợp và các giá…

Quản lý rủi roKiểm định quá khứXác định quy mô vị thếĐộng lượng
Machine Learning for Trading

Tổng quan này sắp xếp một nhóm nghiên cứu tình huống giao dịch theo loại tài sản, quy mô tập hợp, tần suất dữ liệu, nhịp ra quyết định, chế độ chi phí và quy trình đánh giá. Tài liệu đọc thiết lập được công bố của từng nghiên cứu và trình bày các bảng so…

Đa tài sảnKiểm định quá khứKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Tài liệu định nghĩa hai phép chẩn đoán cho các nhãn có khoảng thời gian lợi suất tương lai chồng lấn: tự tương quan bảng dữ liệu gộp và cỡ mẫu hiệu dụng dựa trên tính duy nhất của nhãn. Tự tương quan chỉ ghép các quan sát trong cùng một thực thể và ở khoảng…

Thống kêHọc máyKiểm định quá khứ