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

421 tài liệu

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

Sổ tay này xây dựng hệ thống dự báo gồm bốn giai đoạn: nhóm tác nhân nghiên cứu, tổng hợp xác suất, tranh luận đối kháng và giám sát viên xác định các điểm bất đồng, tìm kiếm bằng chứng làm rõ rồi đưa ra xác suất cuối cùng. Ảnh hưởng của giám sát viên phụ…

Học máyThống kêQuản lý rủi ro
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 trình bày cách huấn luyện mạng sinh đối kháng (GAN) trên các đặc trưng ETF được thiết kế với quyền riêng tư vi sai. Notebook giới thiệu các tham số riêng tư epsilon và delta, giải thích vì sao DP-SGD cắt gradient của từng bản ghi trước khi tổng hợp…

Học máyThống kêQuản lý rủi roCổ phiếu
Machine Learning for Trading

Notebook áp dụng suy luận bình phương tối thiểu thông thường cổ điển cho các đặc trưng ETF và lợi suất tương lai. Notebook xem xét ước tính hệ số, sai số chuẩn, thống kê t, giá trị p và các kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan phần dư, tính không…

Cổ phiếuThống kêQuản lý rủi roHọc máy
Machine Learning for Trading

Notebook so sánh thanh thời gian với thanh tick, thanh khối lượng, thanh theo giá trị giao dịch bằng đô la, thanh mất cân bằng và thanh chuỗi lệnh cùng chiều, được xây dựng từ dữ liệu giao dịch AAPL trong một ngày. Bốn phương pháp lấy mẫu đầu tiên gom nhóm…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngThống kêChỉ báo kỹ thuật
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
Machine Learning for Trading

Notebook cho thấy cách dùng mạng tương quan ước tính trong một giai đoạn để mô tả tập hợp cổ phiếu và xây dựng danh mục đa dạng hóa theo mạng. Notebook chọn các mã có thanh khoản chỉ bằng dữ liệu sẵn có trước khi đánh giá, chuyển tương quan lợi suất thành…

Cổ phiếuXây dựng danh mụcThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Phân tích khám phá này xem xét bảng dữ liệu cổ phiếu Quandl WIKI US cũ, tập trung vào quy ước giá, phạm vi dữ liệu và những gì lịch sử của nó có thể hỗ trợ trong kiểm thử lịch sử. Phân tích phân biệt giá thô, phản ánh các mức giá giao dịch, với giá đã điều…

Cổ phiếuThị trường MỹThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook xem tỷ lệ Sharpe là một ước tính có bất định do lấy mẫu. Notebook xây dựng khoảng tin cậy và các phép tính Sharpe xác suất có xét đến độ dài mẫu, độ lệch và độ nhọn, rồi dùng độ dài lịch sử thành tích tối thiểu và kế hoạch lực kiểm định để ước tính…

Thống kêQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh ba cách phân loại câu tin tức tài chính thành tích cực, trung tính hoặc tiêu cực: đặc trưng từ và cặp từ TF-IDF với hồi quy logistic, vector GloVe huấn luyện trước được lấy trung bình với hồi quy logistic, và bộ phân loại cảm xúc FinBERT…

Học máyTâm lý thị trườngThống kê
Machine Learning for Trading

Mô-đun phân bổ dùng chung này chuyển dự báo chéo giữa các tài sản thành tỷ trọng danh mục. Mô-đun xếp hạng tài sản theo điểm số để chọn vị thế mua hoặc các nhóm đứng đầu và cuối cho danh mục mua bán hai chiều. Tỷ trọng vị thế có thể dựa trên độ rộng dự báo…

Xây dựng danh mụcXác định quy mô vị thếQuản lý rủi roThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook xây dựng đặc trưng từ dữ liệu NASDAQ-100 theo phút bằng ba quy trình: hồi quy tự hồi quy dị thể (HAR) cuốn chiếu để dự báo phương sai ngắn hạn, biến đổi Fourier mô tả cấu trúc chu kỳ trong hoạt động gần đây, và chữ ký đường đi độ sâu hai để nắm bắt…

Cổ phiếuBiến độngHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Phân tích này dùng thông điệp NASDAQ TotalView-ITCH để mô tả hoạt động tại sàn và xây dựng bảng giao dịch liên kết mã chứng khoán, bên giao dịch và thuộc tính lệnh. Phân tích đếm các loại thông điệp, so sánh giao dịch với các sự kiện đặt báo giá và xóa lệnh…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook đánh giá liệu có thể nghiên cứu chiến lược mua bán hai chiều hằng tháng dựa trên đặc tính doanh nghiệp bằng bộ dữ liệu doanh nghiệp US đã công bố hay không. Notebook kiểm tra cách mã hóa dữ liệu, tập tài sản khả dụng thay đổi theo thời gian ra sao,…

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

Notebook trình bày cách phân tích đồ thị sự kiện tài chính mà không nhầm lẫn thời điểm sự kiện xảy ra, thời điểm sự kiện được công khai và thời điểm quy trình đồ thị trích xuất sự kiện. Notebook tải các quan hệ 8-K có dấu thời gian, đo độ trễ công bố và…

Học máyThống kêKiểm định quá khứGiao dịch theo sự kiện
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô tả cách so sánh dự báo kiểm định từ các mô hình tuyến tính, tăng cường gradient, học sâu dạng bảng và mô hình chuỗi cho quyền chọn S&P 500. Trước khi báo cáo chẩn đoán, tài liệu kiểm tra từng tập dự báo đã đăng ký có đầy đủ theo điều kiện đủ tiêu…

Quyền chọnCổ phiếuThống kêHọc máy
Machine Learning for Trading

Tài liệu giải thích cách học máy kép (DML) ước tính liệu tỷ trọng khối lượng do bên mua khởi xướng có ảnh hưởng đến lợi nhuận tương lai sau khi tính đến chênh lệch giá, biến động ngắn hạn và lợi nhuận quá khứ hay không. Phương pháp lấy phần dư của cả biến…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngThống kêHọc máy
Machine Learning for Trading

Notebook chuyển các backtest vi cấu trúc NASDAQ-100 đã đăng ký thành đánh giá chiến lược mà không huấn luyện mô hình hay chạy lại backtest. Notebook đọc chỉ số và nguồn gốc từ sổ đăng ký, tạo các bảng nhóm và so sánh theo cặp khi cần, rồi so sánh chiến lược…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook áp dụng cấu hình hợp đồng tương lai CME đã chọn trước đó vào các dự báo cho tập kiểm tra ngoài mẫu, dùng bộ phân bổ, lịch tái cân bằng, quy tắc tập trung và giả định chi phí giao dịch đã xác lập. Điểm phương pháp luận cốt lõi là cố định các lựa chọn…

Hợp đồng tương laiKiểm định quá khứQuản lý rủi roThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook mô tả cách chọn cấu hình nghiên cứu tình huống hợp đồng tương lai CME từ các backtest kiểm định đã đăng ký. Notebook gộp các ứng viên qua các giai đoạn tín hiệu, phân bổ và quản lý rủi ro, sau đó chọn cấu hình có Sharpe kiểm định cao nhất. Cả hai…

Hợp đồng tương laiKiểm định quá khứThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Tài liệu giải thích quy trình năm cổng để đánh giá chín nghiên cứu tình huống về giao dịch, từ chất lượng tín hiệu đến kiểm định, chi phí giao dịch, kết quả ngoài mẫu và chất lượng bằng chứng. Các cổng được áp dụng tích lũy, vì vậy chiến lược chỉ đến giai…

Kiểm định quá khứQuản lý rủi roHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook giới thiệu bộ mã hóa tự động có điều kiện, mở rộng phân tích thành phần chính có biến công cụ bằng cách thay ánh xạ tuyến tính từ đặc điểm cổ phiếu sang mức tiếp xúc nhân tố bằng mạng nơ-ron. Mô hình giữ cấu trúc tích của mức tiếp xúc và lợi suất…

Học máyCổ phiếuThống kêKiểm định quá khứ