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

Sổ tay này giới thiệu EdgarTools để khám phá hồ sơ SEC theo công ty và loại hồ sơ. Sổ tay hướng dẫn tra cứu tổ chức phát hành bằng mã định danh CIK ổn định, lấy báo cáo năm và quý, trích xuất báo cáo tài chính XBRL, và xem dữ liệu Form 4 của người nội bộ…

Cổ phiếuThị trường MỹKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ tay mô tả mô hình chuỗi LSTM để dự đoán lợi suất cổ phiếu từ các cửa sổ đặc trưng gần đây được sắp theo thứ tự. Mỗi ví dụ dùng 60 phiên liên tiếp của một cổ phiếu; các cửa sổ vượt qua khoảng trống niêm yết, tạm ngừng giao dịch hoặc gián đoạn khác bị loại…

Cổ phiếuHọc máyThống kêThị trường Mỹ
Machine Learning for Trading

Tài liệu tham khảo tổng hợp các tháng hợp đồng được niêm yết cho 35 sản phẩm hợp đồng tương lai CME thuộc các nhóm chỉ số cổ phiếu, trái phiếu Kho bạc, năng lượng, kim loại, tiền tệ, lãi suất, nông sản, gia súc và crypto. Tài liệu giải thích hệ thống mã…

Hợp đồng tương laiVi cấu trúc thị trườngKiểm định quá khứHàng hóa
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô tả quy trình tải dữ liệu funding vĩnh cửu USD-M chính thức từ Binance, chuẩn hóa và lưu vào tệp dạng cột. Các kho lưu trữ hằng tháng được tải đồng thời theo mã và khoảng ngày được yêu cầu. Bản ghi được chuyển thành dấu thời gian UTC, chuẩn hóa…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuĐịnh giá phái sinhKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay áp dụng TabM, một tổ hợp mạng nơ-ron dùng chung trọng số, cho bảng dữ liệu cổ phiếu US, trong đó mỗi cổ phiếu và phiên là một hàng đặc trưng. Một mạng nền hai lớp dùng chung cấp dữ liệu cho nhiều thành viên; mỗi thành viên có vectơ tỷ lệ và lớp đầu ra…

Cổ phiếuHọc máyKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Phân tích này chọn một cấu hình từ tập ứng viên hợp đồng tương lai vĩnh cửu crypto đã cố định, gồm bốn nhãn dự đoán và nhiều giai đoạn chiến lược. Phân tích chọn Sharpe xác thực cao nhất và xem các chi tiết về nhãn, cách chia tập và thực thi là một phần của…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay xác định mục tiêu lợi suất kỳ hạn để xếp hạng cổ phiếu US và giải thích cách làm cho các chân trời tương ứng với những phiên giao dịch thực tế. Sổ tay dùng giá đã điều chỉnh theo chia tách và cổ tức để tính lợi suất, nhưng dùng giá đóng cửa được niêm…

Cổ phiếuĐộng lượngThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay so sánh các cấu hình tăng cường gradient cho hợp đồng tương lai vĩnh cửu crypto bằng các đặc trưng xoay quanh mức chênh của hợp đồng vĩnh cửu so với giao ngay. Sổ tay thay đổi năng lực cây và hàm mất mát, gồm bình phương, tuyệt đối và Huber, đồng thời…

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

Sổ tay xây dựng các đặc trưng dựa trên mô hình cho hợp đồng tương lai vĩnh cửu crypto: dự báo biến động có điều kiện cho từng tài sản từ GJR-GARCH và xác suất chế độ căng thẳng trên toàn thị trường từ mô hình Markov ẩn Gaussian hai trạng thái được khớp với…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuBiến độngHọc máy
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này phác thảo quy trình nghiên cứu hợp đồng tương lai vĩnh cửu crypto, xem các khoản thanh toán funding trao đổi giữa vị thế mua và bán tại các kỳ thanh toán định kỳ là một nguồn lợi suất tiềm năng. Tài liệu mô tả các giai đoạn dữ liệu…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuHợp đồng tương laiHọc máy
Machine Learning for Trading

Phân tích này so sánh kết quả sàng lọc đặc trưng qua chín nghiên cứu tình huống giao dịch và xem xét liệu các đặc trưng vượt qua sàng lọc có dự báo những chiến lược mạnh hơn hay không. Quy trình sàng lọc kết hợp kiểm soát phát hiện sai Benjamini–Hochberg với…

Thống kêHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Ghi chú này mô tả DeePM, một chính sách danh mục đầu tư ETF đầu cuối được thiết kế để cải thiện hiệu suất trong các điều kiện thị trường khác nhau. Các thành phần gồm đặc trưng lợi suất và xu hướng được chuẩn hóa theo biến động, mô hình dựa trên LSTM, lựa…

Đa tài sảnXây dựng danh mụcHọc máyQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này áp dụng ước lượng nhân quả cho động lượng ETF và xem xét liệu tác động của nó lên lợi suất kỳ hạn có thay đổi theo biến động thị trường hay không. Nghiên cứu dùng động lượng liên tục làm biến can thiệp, lợi suất kỳ hạn 21 ngày làm…

Cổ phiếuThị trường MỹĐộng lượngHọc máy
Machine Learning for Trading

Sổ tay này giới thiệu NLinear như một mô hình chuỗi cơ sở đơn giản để dự đoán lợi suất trên US cổ phiếu. Mỗi ví dụ dùng cửa sổ gồm 60 phiên liên tiếp của một cổ phiếu, với các đặc trưng được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Với mỗi đặc trưng, mô hình trừ đi…

Cổ phiếuThị trường MỹHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này dùng phân tích mức biến động thuận lợi và bất lợi tối đa để xác định độ rộng rào chắn ba lớp dựa trên đường đi giá quan sát được. Với lệnh mua vào tại giá đóng cửa của một thanh dữ liệu, notebook đo mức cao nhất thuận lợi và mức thấp nhất bất…

Quản lý rủi roBiến độngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này đánh giá NLinear, một mô hình chuỗi tối giản trừ mức quan sát cuối cùng khỏi mỗi cửa sổ nhìn lại rồi ánh xạ các giá trị còn lại thành dự báo. Sự đơn giản của mô hình khiến nó trở thành mốc so sánh hữu ích với các kiến trúc chuỗi phức tạp hơn. Mô…

Học máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô tả nghiên cứu kiểm thử cuốn chiếu các mạng nơ-ron TabM dự đoán lợi suất hằng tháng từ đặc trưng công ty. Vì bộ chạy huấn luyện dùng chung cố định hàm mục tiêu là sai số bình phương cho hồi quy và entropy chéo cho phân loại, thí nghiệm thay đổi…

Cổ phiếuHọc máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu giải thích cách bốn mô hình tác động thị trường ước tính biến động giá bất lợi trên mỗi cổ phiếu gắn với một lệnh: không có tác động, tác động tuyến tính, tác động căn bậc hai và luật lũy thừa có thể cấu hình. Tài liệu làm rõ quy ước dấu, vai trò…

Khớp lệnhVi cấu trúc thị trườngKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Tài liệu chuyển giả thuyết động lượng đa tài sản thành một phép thử thăm dò hằng tháng trên danh mục 100-ETF. Tài liệu xây dựng giá cuối tháng đã điều chỉnh, đo động lượng từ 12 đến -1 tháng, rồi xếp các ETF đủ điều kiện vào năm nhóm có trọng số bằng nhau và…

Đa tài sảnĐộng lượngGiao dịch theo xu hướngThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này trình bày góc nhìn cấp họ mô hình về năm phương pháp nhân tố tiềm ẩn áp dụng cho nghiên cứu tình huống phân tích quyền chọn cổ phiếu. PCA ước lượng các biến động chung trực tiếp từ bảng lợi suất; IPCA ánh xạ đặc trưng sang mức độ phơi nhiễm theo…

Quyền chọnHọc máyĐầu tư theo yếu tốThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này xem xét vì sao hai hệ thống backtest có thể cho kết quả khác nhau dù dùng tín hiệu giống hệt nhau. Notebook giữ cố định chiến lược và danh mục có thể giao dịch, xác định trọng số danh mục theo cách tất định khi dự đoán hòa nhau, đồng thời cho…

Kiểm định quá khứKhớp lệnhXác định quy mô vị thếQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Chương này xem backtest như một nỗ lực bác bỏ chiến lược thông qua các giả định rõ ràng về thời điểm tín hiệu, thực thi, tái cân bằng, quy mô vị thế, chi phí, ràng buộc và chuẩn so sánh. Chương so sánh mô phỏng vector hóa với mô phỏng dựa trên sự kiện qua…

Kiểm định quá khứKhớp lệnhQuản lý rủi roThống kê
Machine Learning for Trading

Tài liệu này mô tả các biện pháp bảo vệ khi tái dựng yêu cầu mô hình từ đặc tả huấn luyện bất biến và xác thực lần chạy kết quả. Tài liệu kiểm tra yêu cầu có dùng phiên bản định danh được hỗ trợ, cấp thực thi chuẩn, họ mô hình và nghiên cứu khớp nhau, cùng…

Học máyKiểm định quá khứThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này trình bày phân tích thành phần chính có biến công cụ như một mô hình lợi suất chéo. Thay vì gán trực tiếp trọng số lợi suất cho đặc trưng của từng công ty, IPCA ước lượng một ánh xạ tuyến tính chung từ đặc trưng sang mức độ phơi nhiễm nhân tố,…

Cổ phiếuĐầu tư theo yếu tốHọc máyThống kê