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

1,798 tài liệu

Machine Learning for Trading

Sổ tay này giải thích thanh mất cân bằng theo tick và khối lượng, sau đó so sánh các cách tiếp cận ngưỡng thích ứng, ngưỡng cố định và cửa sổ cuốn chiếu trên dữ liệu giao dịch NVDA. Mất cân bằng tick tích lũy hướng giao dịch có dấu cho đến khi đạt ngưỡng;…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này so sánh các phương pháp định quy mô vị thế khác nhau cho hợp đồng tương lai CME với mô hình cơ sở tỷ trọng bằng nhau. Nghiên cứu giải thích cách định quy mô nghịch biến động dùng biến động riêng của từng hợp đồng, trong khi các…

Hợp đồng tương laiXác định quy mô vị thếXây dựng danh mụcQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này giải thích cách xây dựng lịch sử giá hợp đồng tương lai liên tục từ các hợp đồng riêng lẻ có ngày đáo hạn. Sổ xác định hợp đồng tháng gần nhất bằng khối lượng giao dịch, áp dụng ràng buộc không quay ngược để tránh chuyển hợp đồng sai lệch và…

Hợp đồng tương laiKiểm định quá khứKhớp lệnhVi cấu trúc thị trường
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này giải thích cách chuyển mô hình GJR-GARCH đã khớp và mô hình Markov ẩn thành đặc trưng giao dịch trong khi kiểm soát sai lệch nhìn trước. GJR-GARCH ước lượng biến động có điều kiện và nắm bắt tác động lớn hơn của các cú sốc lợi suất âm; mô…

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

Sổ ghi chép này khảo sát các phương pháp tìm thay đổi trong quá trình tạo ra một chuỗi tài chính, lấy dữ liệu SPY hàng ngày làm ví dụ. Tài liệu đối chiếu kiểm định Zivot–Andrews, vốn ước lượng một điểm gãy khi kiểm định nghiệm đơn vị, với các phương pháp…

Thống kêHọc máyChỉ báo kỹ thuậtQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này chuyển thứ hạng dự báo các cặp tiền tệ thành một mô hình cơ sở giao dịch. Ở mỗi thời điểm quyết định, quy trình tạo các nhóm vị thế mua và bán có quy mô bằng nhau từ những cặp được xếp hạng cao nhất và thấp nhất, rồi đánh giá bằng công cụ…

Ngoại hốiGiao dịch cặpKiểm định quá khứXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Tiện ích này chuẩn bị hiện vật dự báo cho sổ ghi chép trình diễn trực tiếp bằng cách chuẩn hóa các tên cột và định dạng ngày khác nhau thành cấu trúc chung gồm dấu thời gian, tài sản và dự báo. Tiện ích nhóm các quan sát trùng lặp theo dấu thời gian và tài…

Học máyKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Tập lệnh kiểm chứng này chạy thử quy trình nghiên cứu hợp đồng tương lai CME thu gọn, từ dự báo mô hình qua trọng số danh mục đến backtest. Tập lệnh kiểm tra dự báo bao phủ chính xác các khóa sản phẩm, dấu thời gian và phần kiểm định dự kiến, trạng thái mô…

Hợp đồng tương laiKiểm định quá khứKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này trình bày cách mô tả việc chuyển lợi suất gộp thành hiệu suất ròng bằng cách mô hình hóa riêng ma sát giao dịch, chi phí tài trợ và chi phí quỹ. Cấu trúc chi phí có tham số tính chi phí giao dịch từ vòng quay và quy mô giao dịch, chi phí tài…

Cổ phiếuKhớp lệnhQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
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

Mô-đun này mô tả giao diện tìm kiếm cho tác nhân nghiên cứu, với một nhà cung cấp trực tiếp và một nhà cung cấp mô phỏng có tính xác định. Có thể giới hạn số lượng kết quả và áp dụng mốc cắt theo ngày xuất bản để hỗ trợ nghiên cứu tại một thời điểm bằng cách…

Học máyGiao dịch theo sự kiệnKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Mô-đun này định nghĩa một hàm mục tiêu khả vi cho việc học danh mục đầu tư từ đầu đến cuối. Hàm chuyển trọng số rủi ro bị giới hạn ở cấp tài sản thành mức độ phơi nhiễm danh mục bằng cách điều chỉnh theo biến động, tính lợi suất gộp trung bình trên các tài…

Học máyXây dựng danh mụcQuản lý rủi roKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này phân tích sổ lệnh NASDAQ được tái dựng để mô tả chênh lệch giá và độ sâu trong ngày tại mức giá mua tốt nhất và giá bán tốt nhất, sau đó xem xét liệu mất cân bằng dòng lệnh có liên quan đến lợi suất ở khoảng thời gian kế tiếp hay không. Chênh…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhThống kê
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này giải thích vì sao không thể kiểm thử lệnh dừng lỗ, trailing stop và các lớp phủ ở cấp vị thế khác cho danh mục đặc tính doanh nghiệp US được xây dựng từ quan sát hàng tháng. Backtest véc-tơ hóa áp dụng một véc-tơ trọng số cho lợi…

Cổ phiếuQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này thiết lập mô hình cơ sở ở giai đoạn tín hiệu để đánh giá dự báo mô hình trên hợp đồng tương lai CME. Ở mỗi quyết định hàng tuần, quy trình xếp hạng sản phẩm theo lợi suất dự báo, mua nhóm đứng đầu, bán khống nhóm đứng cuối và phân bổ tỷ trọng…

Hợp đồng tương laiKiểm định quá khứXây dựng danh mụcKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này dùng hồi quy tuyến tính làm mô hình cơ sở để dự báo lợi suất NASDAQ-100 từ các đặc trưng vi cấu trúc ở cấp độ phút. Vì các thước đo chênh lệch giá mua bán và mất cân bằng lệnh chồng lấn giữa các khoảng nhìn lại, ma trận đặc trưng có tính đa…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này so sánh hai câu hỏi nhân quả về mức phí bảo hiểm cực đoan của hợp đồng tương lai vĩnh cửu Bitcoin: trạng thái phí bảo hiểm có dự báo lợi suất tương lai hay không, và có dự báo sự đảo chiều tiếp theo của phí bảo hiểm hay không. Biến xử lý là…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuThống kêVi cấu trúc thị trường
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này trình bày quy trình lựa chọn cách mô hình hóa chuỗi thời gian tài chính. Quy trình bắt đầu bằng đồ thị giá và lợi suất SPY, mức VIX và phân phối lợi suất để nhận diện mức giá trôi dạt, biến động theo cụm và đuôi dày. Tiếp đó, quy trình kết…

Thống kêBiến độngChỉ báo kỹ thuậtCổ phiếu
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
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này xây dựng khoảng dự báo quanh dự báo tăng cường gradient và so sánh dự báo conformal chia mẫu với hồi quy phân vị, hồi quy phân vị được conformal hóa và suy luận conformal thích ứng. Conformal chia mẫu dùng cách chia theo thời gian thành tập…

Học máyThống kêQuản lý rủi roXác định quy mô vị thế
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu bảng dữ liệu cổ phiếu US này dùng mô hình tuyến tính có phạt làm phương án cơ sở để dự báo lợi nhuận kỳ hạn từ các đặc trưng quan sát tại giá đóng cửa. Tập đặc trưng chứa các phép đo động lượng và biến động chồng lấp, tạo ra đa cộng tuyến có thể…

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

Sổ ghi chép này kết hợp một tác nhân dự báo từ một ứng dụng khách để gọi mô hình ngôn ngữ, một công cụ tìm kiếm và vòng lặp lượt có giới hạn. Tác nhân tìm kiếm bằng chứng rồi đưa ra xác suất nhị phân kèm lý do. Bộ phân tích phản hồi xử lý các lỗi định dạng…

Học máyThống kêTâm lý thị trườngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này áp dụng phương pháp nghiên cứu sự kiện chuỗi thời gian cấu trúc Bayes để ước tính tác động của thông báo từ Cục Dự trữ Liên bang lên một ETF trái phiếu. Sổ ghi chép xây dựng phản thực từ mối quan hệ trước sự kiện giữa lợi nhuận log hằng ngày…

Thu nhập cố địnhGiao dịch theo sự kiệnThống kêHọc máy
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này so sánh DQN, PPO và A2C trong môi trường giao dịch mô phỏng chung, được hiệu chỉnh theo lợi nhuận hợp đồng tương lai vĩnh cửu Bitcoin theo giờ. Mô hình GARCH(1,1) tạo cụm biến động, trong khi môi trường tính chi phí cho thay đổi vị thế và áp…

Học máyTiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuBiến động