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

11 tài liệu

Machine Learning for Trading

Sổ tay này xây dựng bốn đặc trưng dựa trên mô hình cho nghiên cứu quyền chọn S&P 500: dự báo biến động ngày kế tiếp từ GJR-GARCH và mô hình biến động ngẫu nhiên, cùng chênh lệch giữa mỗi dự báo với biến động hàm ý của thị trường quyền chọn. Sổ tay giải thích…

Quyền chọnBiến độngĐịnh giá phái sinhKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay xây dựng cách định giá Black-Scholes theo công thức tường minh cho quyền chọn mua và bán kiểu châu Âu, kiểm tra quan hệ ngang giá quyền chọn mua-bán và tính biến động hàm ý bằng phương pháp tìm nghiệm Brent. Sổ tay cũng định nghĩa Delta, Gamma, Vega,…

Quyền chọnĐịnh giá phái sinhBiến độngQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Chương này xem học tăng cường là công cụ điều khiển tuần tự và phân biệt nó với dự báo có giám sát. Chương tập trung vào các nhiệm vụ mà hành động ảnh hưởng đến kết quả sau đó và phần thưởng tương đối cụ thể: thực thi giao dịch, tạo lập thị trường và phòng…

Học máyKhớp lệnhTạo lập thị trườngQuyền chọn
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

Notebook xây dựng nhãn lợi suất tương lai cho straddle bán tại giá thực hiện bằng giá hiện tại trên cổ phiếu S&P 500. Vì bảng straddle kỳ hạn 30 ngày thay đổi giá thực hiện hoặc ngày đáo hạn mỗi phiên, dịch chuyển chuỗi giá sẽ khiến các hợp đồng khác nhau bị…

Quyền chọnĐịnh giá phái sinhBiến độngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu suy ra giá quyền chọn mua và bán châu Âu theo Black-Scholes, kiểm tra mối quan hệ giữa chúng qua đẳng thức ngang giá mua-bán, và tính biến động hàm ý bằng cách giải số mức biến động khớp với giá quyền chọn quan sát được. Tài liệu cũng định nghĩa…

Quyền chọnĐịnh giá phái sinhBiến độngQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này minh họa phòng hộ sâu cho một quyền chọn mua châu Âu bán khống. Notebook mô phỏng các đường đi giá tài sản cơ sở bằng chuyển động Brown hình học, tính delta Black-Scholes làm chuẩn và huấn luyện mạng nơ-ron bán hồi quy để chọn vị thế phòng hộ.…

Quyền chọnHọc máyQuản lý rủi roĐịnh giá phái sinh
Machine Learning for Trading

Sổ tay giải thích vì sao lớp phủ rủi ro mục tiêu trọng số chung không thể quản lý chiến lược short straddle S&P 500 được mô tả. Bộ máy quyền chọn phân bổ tỷ lệ vốn cố định cho các nhóm theo tuần và chuẩn hóa trọng số trong từng nhóm; việc điều chỉnh tỷ lệ…

Quyền chọnQuản lý rủi roKiểm định quá khứĐịnh giá phái sinh
Machine Learning for Trading

Phân tích khám phá này giới thiệu hợp đồng quyền chọn và cấu trúc chuỗi, sau đó khảo sát mẫu 2020 quyền chọn S&P 500 trên tám tài sản cơ sở. Nội dung giải thích trạng thái giá so với giá thực hiện, giá trị nội tại và giá trị thời gian, biến động hàm ý, các…

Quyền chọnCổ phiếuBiến độngĐịnh giá phái sinh
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô tả cách rút gọn các chuỗi quyền chọn S&P 500 lớn thành tập dữ liệu theo từng mã cho mỗi ngày để nghiên cứu. Phần tóm tắt bề mặt chọn các quyền chọn gần nhất với mức delta tuyệt đối mục tiêu trong từng nhóm kỳ hạn, sau đó tính biến động hàm ý ATM…

Quyền chọnBiến độngĐịnh giá phái sinh
Machine Learning for Trading

Sổ tay này xây dựng nhãn lợi suất tương lai cho straddle tại giá thực hiện ngang giá được bán trên cổ phiếu S&P 500. Vì straddle danh nghĩa 30 ngày trong bảng dữ liệu hằng ngày đại diện cho một hợp đồng khác nhau mỗi phiên, dịch chuyển chuỗi giá sẽ trộn lẫn…

Quyền chọnBiến độngĐịnh giá phái sinhThống kê