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

50 tài liệu

Machine Learning for Trading

Notebook tách riêng kết quả của bộ máy LEAN trong một cuộc kiểm toán so sánh các lần chạy chiến lược thực tế được lưu giữ với hồ sơ ML4T Backtest tương ứng. Notebook xác định bốn khối lượng công việc được hỗ trợ: phân bổ ETF, tài trợ hợp đồng vĩnh cửu…

Đa tài sảnKiểm định quá khứKhớp lệnhTiền mã hóa
Machine Learning for Trading

Notebook này lập danh mục các đặc trưng tài chính được tạo dựng qua nhiều nghiên cứu tình huống và hệ số thông tin mạnh nhất trong registry của từng nghiên cứu thị trường. Notebook đếm số đặc trưng và nhóm tên đặc trưng, so sánh quy mô không gian đặc trưng,…

Đa tài sảnThống kêHọc máyXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Notebook so sánh bốn cách phân bổ ETF tham chiếu bằng các giai đoạn khủng hoảng lịch sử, cú sốc đồng thời lên tài sản do người viết xác định, mô phỏng Monte Carlo Student-t và thống kê chế độ thị trường. Notebook giải thích thước đo mức sụt giảm tối đa và…

Đa tài sảnQuản lý rủi roXây dựng danh mụcBiến động
Machine Learning for Trading

Sổ tay này xây dựng bộ phân bổ LSTM, ánh xạ trực tiếp đặc trưng lợi suất và biến động gần đây của ETF thành tỷ trọng danh mục chỉ mua. Đầu ra softmax giữ tỷ trọng không âm và tổng vốn được đầu tư đầy đủ, trong khi hàm mục tiêu tỷ số Sharpe khả vi huấn luyện…

Học máyXây dựng danh mụcKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
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

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 minh họa giao diện OHLCV thống nhất trên Yahoo Finance, WikiPrices và FRED, sau đó dùng các nguồn này cho dữ liệu ETF hiện tại, cổ phiếu có lịch sử dài và chuỗi kinh tế vĩ mô. Notebook phác thảo cách thu thập dữ liệu dự phòng theo thứ tự ưu tiên…

Cổ phiếuĐa tài sảnVi cấu trúc thị trườngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Ghi chép này truy vấn các sổ đăng ký cho nhiều nghiên cứu tình huống giao dịch và tạo bảng liên bộ dữ liệu để so sánh tín hiệu, phân bổ, chi phí và rủi ro. Ghi chép báo cáo chẩn đoán cho cụm cấu hình xếp hạng theo xác thực, gồm chênh lệch Sharpe từ vị trí…

Kiểm định quá khứThống kêĐa tài sảnQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Ghi chép này so sánh các phương pháp phân bổ danh mục của PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib và skfolio trên cùng một bảng lợi nhuận ETF. Ghi chép khớp các bộ phân bổ trên giai đoạn huấn luyện, kiểm tra các mục tiêu tương đương và trọng số đã căn chỉnh có khớp…

Đa tài sảnXây dựng danh mụcKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Sổ tay xây dựng khuôn khổ Markowitz chỉ mua, đầu tư toàn bộ vốn, bao gồm các danh mục khả thi, biên hiệu quả, nghiệm Sharpe tối đa và phương sai tối thiểu. Sổ tay giải thích phương sai danh mục phụ thuộc vào ma trận hiệp phương sai ra sao và đa dạng hóa có…

Đa tài sảnXây dựng danh mụcThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu trình bày bộ kiểm tra chẩn đoán có thể tái sử dụng cho dữ liệu tài chính, bao gồm tính toàn vẹn của chỉ mục, dữ liệu trùng lặp, dữ liệu thiếu, giá trị ngoại lệ, khoảng trống lịch và bất thường đặc thù theo lĩnh vực. Tài liệu kiểm tra kiểu thời gian,…

Đa tài sảnThống kêQuản lý rủi roThị trường Mỹ
Machine Learning for Trading

Sổ tay này lập danh mục đặc trưng tài chính được tạo qua nhiều nghiên cứu tình huống trên chín lớp tài sản. Sổ tay đếm đặc trưng và các nhóm dựa trên tên từ từng bảng đặc trưng hiện có, so sánh quy mô không gian đặc trưng và tóm tắt hệ số thông tin mạnh nhất…

Đa tài sảnThống kêĐầu tư theo yếu tố
Machine Learning for Trading

Notebook so sánh phương pháp tỷ trọng bằng nhau, nghịch đảo biến động, phương sai tối thiểu và cân bằng rủi ro phân cấp với cùng một tập ETF ETF, dự báo, lịch tái cân bằng và quy trình kiểm thử lịch sử. Mô hình Ridge cuốn chiếu xếp hạng ETF dựa trên động…

Xây dựng danh mụcKiểm định quá khứQuản lý rủi roHọc máy
Machine Learning for Trading

Tài liệu giải thích Giá trị rủi ro (VaR), biểu thị phân vị của khoản lỗ, và Giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR), tính trung bình các khoản lỗ vượt ngưỡng đó. Dùng lợi suất hằng ngày của ETF, tài liệu so sánh các ước tính lịch sử, Gaussian, điều chỉnh…

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

Notebook này mở rộng đánh giá đặc trưng ETF từ một kỳ hạn lợi suất sang quét mười đặc trưng và ba kỳ hạn, có hiệu chỉnh cho nhiều phép kiểm định. Sau đó, notebook áp dụng các chẩn đoán dựa trên cơ chế cho động lượng nhìn lại dài hạn 12-1 và đảo chiều ngắn…

Đa tài sảnĐộng lượngHồi quy về trung bìnhThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này giải thích Cân bằng rủi ro phân cấp (HRP), một phương pháp xây dựng danh mục nhằm hạn chế độ nhạy với các ước tính hiệp phương sai nhiễu. Tài liệu mô tả ba giai đoạn: phân cụm tài sản theo khoảng cách tương quan, sắp xếp lại theo cấu trúc…

Xây dựng danh mụcQuản lý rủi roKiểm định quá khứĐa tài sản
Machine Learning for Trading

Sổ tay này đánh giá các backtest ETF đã đăng ký trên toàn bộ quy trình chiến lược, từ tín hiệu và phân bổ đến chi phí và các lớp kiểm soát rủi ro. Sổ tay đọc các dự báo và backtest hiện có thay vì khớp mô hình hoặc bổ sung backtest mới, đồng thời tính các…

Đa tài sảnCổ phiếuXây dựng danh mụcKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay này điều chỉnh Diffusion-TS để tạo các chuỗi lợi suất ETF hằng ngày tổng hợp. Mô hình khử nhiễu dự đoán chuỗi ban đầu rồi phân rã dự đoán đó thành xu hướng đa thức, các thành phần Fourier được chọn và phần dư. Hàm mục tiêu kết hợp miền thời gian và…

Học máyBiến độngThống kêĐa tài sản
Machine Learning for Trading

Mô-đun tạo đặc trưng này chuẩn bị dữ liệu giá hằng ngày cho các mô hình danh mục vĩ mô có hệ thống. Mô-đun tạo lợi nhuận theo các kỳ hạn được điều chỉnh theo biến động ước tính, một số tín hiệu MACD đa thang đo và điểm z cuốn chiếu của giá logarit. Các kỳ…

Đa tài sảnĐộng lượngGiao dịch theo xu hướngBiến động
Machine Learning for Trading

Chương này khảo sát cách chuyển các quy trình thống kê đã khớp thành đặc trưng cho mô hình giao dịch. Nội dung bao gồm chẩn đoán và tính dừng, điểm gãy cấu trúc, sai phân phân số, lọc Kalman, phương pháp phổ và chữ ký đường đi, biến động ARIMA và GARCH,…

Thống kêBiến độngHọc máyQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Cấu hình này chỉ định bộ dữ liệu kinh tế vĩ mô lịch sử từ FRED để lọc chế độ và phân tích liên tài sản. Cấu hình sắp xếp chuỗi theo tần suất ngày, tuần, tháng và quý, bao gồm lợi suất trái phiếu Kho bạc, lãi suất quỹ liên bang, VIX, các thước đo lao động,…

Đa tài sảnThu nhập cố địnhBiến độngThống kê
Machine Learning for Trading

Phân tích đối chiếu này xem xét cách thông tin dự báo, đo bằng hệ số thông tin (IC), chuyển thành Sharpe danh mục qua chín nghiên cứu tình huống giao dịch. Luận điểm trọng tâm là khâu triển khai quyết định mối quan hệ này: quy tắc vào lệnh, quy mô vị thế,…

Đa tài sảnThống kêKiểm định quá khứXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Tài liệu này mô tả quy trình thu thập lợi suất trái phiếu Kho bạc FRED và các chỉ báo kinh tế, căn chỉnh chuỗi có tần suất báo cáo khác nhau vào lịch hàng ngày, rồi tải hoặc lọc bộ dữ liệu thu được. Các chỉ báo gồm lãi suất và chênh lệch trái phiếu Kho bạc,…

Thu nhập cố địnhĐa tài sảnQuản lý rủi roThống kê
Machine Learning for Trading

Cấu hình này quy định một thí nghiệm xếp hạng và tái cân bằng ETF chỉ nắm vị thế mua. Cấu hình xác định một tập rộng gồm 100-ETF, bao trùm các mức độ tiếp xúc với cổ phiếu, trái phiếu, hàng hóa và các khu vực, với quyết định hằng tháng và thực thi ở phiên mở…

Cổ phiếuĐa tài sảnKiểm định quá khứKhớp lệnh