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

599 tài liệu

Machine Learning for Trading

Sổ tay này dùng phân tích thành phần chính trên một tập con cổ phiếu US có tính thanh khoản cao để xây dựng các danh mục riêng chuẩn hóa theo tổng mức phơi nhiễm gộp và nghiên cứu vai trò của chúng như các nhân tố rủi ro tiềm ẩn. Sổ tay xem xét phương sai…

Cổ phiếuĐầu tư theo yếu tốThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Cấu hình này mô tả các danh mục cổ phiếu US mua bán hai chiều hằng tháng, được xếp hạng theo đặc trưng doanh nghiệp. Cấu hình quy định tập dữ liệu đầy đủ, không thiếu trường, gồm 46 đặc trưng, quyết định cuối tháng, thực hiện lệnh ở giá mở cửa kế tiếp, phân…

Cổ phiếuĐầu tư theo yếu tốĐộng lượngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Khung này minh họa các bước kiểm tra chất lượng dữ liệu US cổ phiếu theo OHLCV hằng ngày. Kiểm định cấu trúc xem xét quan hệ giá, giá dương, khối lượng không âm, giá trị thiếu, ngày trùng lặp, thứ tự thời gian, giá cũ và lợi nhuận cực đoan. Sổ ghi chép kiểm…

Cổ phiếuThống kêQuản lý rủi roThị trường Mỹ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này xây dựng backtest luân phiên ETF hằng tháng ETF, từ lợi nhuận danh mục đến giao dịch mô phỏng. Tài liệu xếp hạng mười quỹ theo lợi nhuận điều chỉnh rủi ro lũy kế, áp dụng chế độ đường cong lợi suất trái phiếu Kho bạc để chọn giữa các quỹ dẫn…

Kiểm định quá khứĐộng lượngKhớp lệnhXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Notebook này đo sự thay đổi của Sharpe xác thực cho các vị thế straddle quyền chọn S&P 500 ngang giá theo các giả định chi phí thực thi và hai tập quyền chọn. Notebook biểu thị chi phí chênh lệch giá dưới dạng tỷ lệ của nửa chênh lệch giá quyền chọn được…

Quyền chọnThị trường MỹKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Notebook này đánh giá các mô hình chuỗi LSTM và NLinear để dự báo hợp đồng tương lai. Khác với mô hình dùng một hàng đặc trưng cho mỗi quyết định, mô hình chuỗi tiếp nhận các cửa sổ có thứ tự của quan sát quá khứ và có thể học những mẫu mà các tóm tắt cố…

Hợp đồng tương laiHọc máyKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này giải thích cách đánh giá liệu các chiến lược xây dựng trên bảng dữ liệu cổ phiếu US có thể chịu được ma sát giao dịch hay không. Notebook cố định một cấu hình cho mỗi nhãn bằng Sharpe xác thực, rồi định giá lại chính chiến lược đó ở các mức chi…

Cổ phiếuKiểm định quá khứKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này xem xét liệu các giá trị quy kết SHAP SHAP có ổn định khi dự đoán tương tự nhau hoặc khi mô hình được huấn luyện lại với các hạt giống ngẫu nhiên và kiến trúc khác nhau hay không. Dùng lợi suất kỳ hạn tới của ETF ETF, notebook tìm các cặp mẫu có…

Học máyThống kêQuản lý rủi roCổ phiếu
Machine Learning for Trading

Notebook này kết nối việc xác định quy mô vị thế với phân tích mức biến động bất lợi và thuận lợi tối đa. Notebook minh họa phương pháp xác định quy mô theo tỷ lệ cố định, trong đó số cổ phiếu được quyết định bởi ngân sách rủi ro danh mục và khoảng cách từ…

Xác định quy mô vị thếQuản lý rủi roBiến độngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này kiểm thử các chiến lược mua bán hai chiều hằng tuần, xếp hạng theo carry trên tập hợp đa dạng các hợp đồng tương lai CME, dùng dữ liệu hằng ngày, đánh giá mô hình theo phương pháp kiểm thử cuốn chiếu và tính chi phí hoa hồng, chênh…

Hợp đồng tương laiChiến lược hưởng lợi từ lợi suất nắm giữHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu này giải thích cách biểu diễn vòng đời của một lệnh thực dưới dạng tập hữu hạn các trạng thái và chuyển tiếp hợp lệ theo sự kiện. Tài liệu đề cập việc gửi lệnh, môi giới xác nhận, sở giao dịch chấp nhận, khớp một phần hoặc toàn bộ, yêu cầu hủy, từ…

Khớp lệnhVi cấu trúc thị trườngQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ tay này trình bày cách chuyển lợi nhuận gộp thành hiệu quả ròng dựa trên các giả định cụ thể về giao dịch, tài trợ vốn và chi phí quỹ. Các khoản chi phí gồm chênh lệch giá mua bán và tác động thị trường, hoa hồng và phí sàn, lãi vay ký quỹ, chi phí vay cổ…

Cổ phiếuKhớp lệnhKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook trình bày khuôn khổ Almgren–Chriss để lập lịch thanh lý một vị thế lớn. Notebook đo khoản thiếu hụt thực thi so với giá tại thời điểm bắt đầu và mô hình hóa hai loại chi phí cạnh tranh: tác động thị trường tăng theo cường độ giao dịch, còn rủi ro…

Khớp lệnhVi cấu trúc thị trườngQuản lý rủi roThống kê
Machine Learning for Trading

Mã tính các chỉ số hiệu suất chuẩn hóa từ bảng dự báo ngoài mẫu, riêng theo từng fold và dưới dạng các chỉ số tổng hợp chính. Mã hỗ trợ hồi quy và phân loại, bao gồm hệ số thông tin, các thước đo sai số, chỉ số phân biệt và số lượng thực thể. Với phân loại,…

Thống kêKiểm định quá khứHọc máyQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ tay này dùng học máy kép để kiểm tra liệu mối liên hệ giữa chênh lệch biến động hàm ý trừ biến động thực tế với lợi nhuận cổ phiếu tương lai có còn tồn tại sau khi điều chỉnh các yếu tố gây nhiễu quan sát được hay không. Sổ tay so sánh ước tính đã điều…

Quyền chọnCổ phiếuHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ tay này trình bày một chu kỳ triển khai mô hình cặp tiền FX hàng ngày, dùng Interactive Brokers làm nguồn dữ liệu trực tiếp và nơi thực hiện giao dịch. Sổ tay huấn luyện mô hình hồi quy Ridge trên dữ liệu bảng lịch sử, tính một tập gọn các đặc trưng hàng…

Ngoại hốiHọc máyKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ tay này giới thiệu mô hình nhân tố chiết khấu ngẫu nhiên bằng mạng nơ-ron cho một tập dữ liệu bảng hợp đồng tương lai CME. Mô hình dùng cả lợi nhuận sản phẩm và các đặc tính quan sát được như lợi suất nắm giữ, động lượng và biến động để xây dựng các nhân…

Hợp đồng tương laiHọc máyĐầu tư theo yếu tốKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu này định giá lại các tổ hợp phân bổ và kiểm soát rủi ro hàng đầu của ETF trên hai lưới chi phí, đồng thời giữ cố định từng cấu hình chiến lược đã đăng ký. Một lưới dùng điểm cơ bản cho mỗi giao dịch; lưới còn lại dùng hoa hồng trên mỗi cổ phiếu và…

Kiểm định quá khứKhớp lệnhXây dựng danh mụcQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Cấu hình này xác định tập hợp hợp đồng tương lai dùng cho nghiên cứu hàng tuần, bao gồm chỉ số cổ phiếu, trái phiếu chính phủ, năng lượng, kim loại, tiền tệ, nông sản và vật nuôi. Cấu hình lấy giá thanh toán thứ Sáu làm thời điểm quyết định và giá mở cửa thứ…

Hợp đồng tương laiĐa tài sảnChiến lược hưởng lợi từ lợi suất nắm giữĐộng lượng
Machine Learning for Trading

Thử nghiệm này xem xét mức độ một tín hiệu mua bán hai chiều cổ phiếu US theo tháng đã chọn phụ thuộc vào cổ phiếu vốn hóa nhỏ. Thử nghiệm áp dụng bộ lọc vốn hóa thị trường có độ trễ, loại nhóm nhỏ nhất theo tứ phân vị khỏi dự đoán xác thực, sau đó chạy lại…

Cổ phiếuThị trường MỹĐầu tư theo yếu tốKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu này giải thích một thử nghiệm hợp đồng tương lai CME dùng TabM, một ensemble mạng nơ-ron tiết kiệm tham số, trên cùng các hàng đặc trưng đã xây dựng và các fold walk-forward được dùng cho mô hình tuyến tính và tăng cường gradient. TabM chia sẻ phần…

Hợp đồng tương laiHọc máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu này giải thích cách đánh giá một chiến lược được chọn bằng dữ liệu xác thực, sử dụng dự đoán từ một tập holdout 2021 riêng biệt. Tài liệu giữ cố định phân bổ, mức độ tập trung, kiểm soát rủi ro, lịch giao dịch và chi phí đã chọn; chỉ thay đổi các dự…

Cổ phiếuKiểm định quá khứQuản lý rủi roXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Notebook này mô tả cách tạo dự báo cho giai đoạn giữ lại trong nghiên cứu tình huống cổ phiếu US sau khi chọn cấu hình trên các phân đoạn xác thực. Notebook xác định cấu hình được chọn, giữ nguyên lựa chọn điểm kiểm tra và tạo đặc tả huấn luyện mới bằng dữ…

Cổ phiếuHọc máyKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này xây dựng các khoảng bất định cho lợi suất tương lai ETF bằng hồi quy Ridge và ba phương pháp conformal: dự báo conformal tách mẫu, hồi quy phân vị được conformal hóa và suy luận conformal thích ứng. Notebook đánh giá các phương pháp bằng các…

Cổ phiếuHọc máyThống kêQuản lý rủi ro