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

327 tài liệu

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

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 hướng dẫn giải mã dữ liệu thông điệp theo từng lệnh NASDAQ TotalView-ITCH từ định dạng nhị phân thành các bản ghi có cấu trúc. Notebook giải thích khung thông điệp và bố cục riêng theo loại, minh họa cách giải nén các trường, đồng thời chuyển dấu…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngGiao dịch tần suất caoKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Notebook giải thích cách kho đặc trưng giữ cho dữ liệu huấn luyện và đầu vào mô hình khi vận hành khớp nhau. Notebook mô tả các khung nhìn đặc trưng qua khóa thực thể, dấu thời gian sự kiện, thời gian tồn tại và các cột đặc trưng, rồi đối chiếu phép nối theo…

Học máyKiểm định quá khứQuản lý rủi roCổ phiếu
Machine Learning for Trading

Notebook này áp dụng một chiến lược động lượng ETF theo tháng kết hợp chế độ đường cong lợi suất theo hai cách: tính lợi nhuận dạng vector và mô phỏng tài khoản tuần tự. Cả hai dùng cùng tỷ trọng mục tiêu, tài sản, ngày và tổng chi phí giao dịch, giúp so…

Cổ phiếuĐộng lượngKiểm định quá khứKhớp lệnh
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
Machine Learning for Trading

Notebook này trình bày quy trình thu thập và duy trì chuỗi thời gian tài chính bằng một bộ quản lý thống nhất, tập hợp mã giao dịch định sẵn hoặc tùy chỉnh và lưu trữ Parquet được phân vùng. Nội dung gồm tải một mã hoặc nhiều mã song song, nạp dữ liệu vào…

Đa tài sảnCổ phiếuKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Tài liệu này mô tả kiến trúc của một mạng chính sách nơ-ron ánh xạ chuỗi thời gian ở cấp tài sản và ngữ cảnh thành trọng số rủi ro danh mục có giới hạn. Khối nền tảng cho từng tài sản kết hợp nhúng ngữ cảnh, điều biến theo từng đặc trưng, lựa chọn biến, một…

Học máyXây dựng danh mụcQuản lý rủi roCổ phiếu
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh các phương pháp xác định quy mô danh mục cho những cấu hình tín hiệu cổ phiếu S&P 500 hàng đầu. Trước tiên, notebook chọn điểm kiểm tra có độ bao phủ đầy đủ tốt nhất của từng cấu hình bằng Sharpe trên tập xác thực, sau đó áp dụng các…

Cổ phiếuXây dựng danh mụcXác định quy mô vị thếKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này mô tả giai đoạn dự báo trên tập giữ lại của một nghiên cứu về đặc điểm doanh nghiệp US. Notebook lấy cấu hình mô hình được chọn dựa trên kết quả xác thực, tái dựng đặc tả huấn luyện và bản lưu trạng thái mô hình, rồi huấn luyện lại bằng dữ liệu…

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

Notebook mô tả một phân tích học máy kép với cửa sổ mở rộng để xem xét liệu động lượng từ 12 đến -2 tháng có dự báo lợi suất doanh nghiệp US tháng tiếp theo sau khi điều chỉnh beta, biến động đặc thù, vốn hóa thị trường và phương sai hay không. Mô hình phụ…

Cổ phiếuĐộng lượngHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này trình bày quy trình trích xuất sự kiện doanh nghiệp có cấu trúc từ hồ sơ SEC 8-K và tải chúng vào đồ thị tri thức Neo4j. Một mô hình ngôn ngữ xử lý hồ sơ theo lô để tạo bản ghi sự kiện gồm chủ thể, quan hệ, đối tượng và dấu thời gian. Quy trình…

Giao dịch theo sự kiệnHọc máyCổ phiếuThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh các lượt tìm kiếm siêu tham số bằng Optuna cho XGBoost, LightGBM và CatBoost trên một tập dữ liệu đặc trưng doanh nghiệp. Mỗi thư viện có nghiên cứu tìm kiếm riêng, sử dụng bộ ước lượng Parzen cấu trúc cây, cắt tỉa trung vị, dừng sớm và…

Học máyCổ phiếuThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này áp dụng học máy kép để xem xét liệu chênh lệch giữa biến động hàm ý và biến động thực tế có liên quan đến lợi suất cổ phiếu sau đó hay không, sau khi điều chỉnh các yếu tố gây nhiễu quan sát được. Phân tích xác định biến động thực tế, động lượng…

Cổ phiếuQuyền chọnBiến độngHọc máy
Machine Learning for Trading

Bản minh họa này kiểm tra xem một cách triển khai giao cắt hai đường trung bình động có tạo ra tín hiệu khớp nhau trong các bộ máy backtest và giao dịch thực hay không. Cả hai bộ máy nhận cùng các thanh dữ liệu ETF đã chuẩn bị và dùng cùng tham số chiến lược…

Cổ phiếuKiểm định quá khứKhớp lệnhChỉ báo kỹ thuật
Machine Learning for Trading

Notebook khảo sát dữ liệu giao dịch và báo giá cấp tick của AlgoSeek cho AAPL trong vụ sụp đổ thị trường tháng 16, 2020. Notebook lọc theo giờ giao dịch thường lệ, tách dữ liệu khớp lệnh khỏi cập nhật NBBO, rồi nghiên cứu hoạt động trong ngày, chênh lệch…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhBiến động
Machine Learning for Trading

Phân tích này tái dựng từng lệnh giới hạn NASDAQ từ các thông điệp thêm, xóa, hủy một phần, thay thế và khớp ITCH. Phân tích đo xem lệnh bị hủy hay được khớp và mất bao lâu để xảy ra các sự kiện đó, sử dụng dấu thời gian chính xác cùng phân phối thời lượng…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhGiao dịch tần suất cao
Machine Learning for Trading

Notebook khớp các mô hình Ridge, LASSO và elastic net với đặc trưng doanh nghiệp đã công bố của từng cổ phiếu US. Các đặc trưng bao gồm giá trị, khả năng sinh lời, đầu tư, quy mô, động lượng, đảo chiều, rủi ro và thanh khoản. Các lát cắt kiểm thử cuốn chiếu…

Cổ phiếuĐầu tư theo yếu tốHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này khớp cây tăng cường độ dốc với nhãn lợi suất ETF và so sánh với mô hình tuyến tính cơ sở từng hoạt động tốt khi điều chuẩn hóa Ridge mạnh. Nghiên cứu giải thích vì sao cây có thể phát hiện tương tác, chẳng hạn động lượng diễn biến…

Cổ phiếuHọc máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook chuyển các công bố 13F của tổ chức thành đồ thị hai phía nối nhà quản lý với cổ phiếu, rồi suy ra đặc trưng sở hữu ở cấp cổ phiếu. Notebook gộp các vị thế trùng lặp giữa nhà quản lý và cổ phiếu, chuẩn hóa tên tổ chức phát hành, loại các hàng quyền…

Cổ phiếuThống kêXây dựng danh mụcThị trường Mỹ