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

Ghi chú này mô tả quy trình chuyển các bản công bố MD&A hàng quý của các công ty thuộc S&P 500 thành đặc trưng giao dịch. Ngày hồ sơ được chấp nhận làm mốc thời điểm; nhiều hồ sơ của một công ty cùng ngày được gộp, chỉ giữ kỳ mới nhất. Quy trình tạo hai tín…

Cổ phiếuHọc máyTâm lý thị trườngThống kê
Machine Learning for Trading

Công cụ này mô tả phương pháp giải thích lợi suất chiến lược bằng mô hình ba hoặc năm nhân tố Fama–French, có thể bổ sung động lượng. Công cụ căn chỉnh dữ liệu nhân tố hằng ngày với lợi suất chiến lược, xác định tần suất lợi suất và tính lợi suất tích lũy…

Đầu tư theo yếu tốThống kêQuản lý rủi roXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Notebook này ước tính cách chi phí thực thi có thể bào mòn lợi suất giả định của chiến lược trong ngày. Trước tiên, tài liệu đo chênh lệch giá niêm yết bình quân gia quyền theo khối lượng của các thành phần NASDAQ-100 bằng báo giá theo phút, rồi dùng chênh…

Cổ phiếuKhớp lệnhVi cấu trúc thị trườngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này khớp PatchTST, một mô hình chuỗi kiểu transformer, như một thành viên trong tập hợp mô hình được xác định trước để nghiên cứu quyền chọn S&P 500. Mô hình chia chuỗi nhìn lại thành các đoạn có độ dài cố định, nhúng chúng thành token và dùng cơ…

Quyền chọnHọc máyKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib và skfolio bằng cách khớp các bộ phân bổ danh mục trên cùng một bảng lợi suất ETF rồi đánh giá trọng số cố định của chúng trên các quan sát sau đó. Nội dung bao gồm phân bổ theo rủi ro trung bình, rủi ro…

Xây dựng danh mụcKiểm định quá khứQuản lý rủi roKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Hướng dẫn bộ dữ liệu này mô tả quy trình lấy các chuỗi FRED, căn chỉnh quan sát theo lịch ngày và nạp các chỉ báo được chọn để phân tích. Ví dụ gồm lợi suất trái phiếu kho bạc, lợi suất kỳ hạn 10 năm trừ lợi suất kỳ hạn 2 năm, VIX, các thước đo việc làm, lạm…

Thu nhập cố địnhThống kêQuản lý rủi roĐa tài sản
Machine Learning for Trading

Tài liệu giải thích cách xây dựng các đặc trưng vi cấu trúc dựa trên giao dịch từ dữ liệu giao dịch NASDAQ được tổng hợp thành các nến trong ngày. Nội dung bao gồm lambda Kyle, tính kém thanh khoản Amihud, ước lượng chênh lệch giá Roll, cường độ giao dịch và…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhChỉ báo kỹ thuật
Machine Learning for Trading

Notebook này đo lường phản ứng của chiến lược FX được chọn trên tập kiểm định trước những thay đổi về chi phí giao dịch tính theo tỷ lệ. Với mỗi nhãn dự đoán, tài liệu chọn một chiến lược gốc từ kết quả tín hiệu, phân bổ và lớp kiểm soát rủi ro, rồi chạy lại…

Ngoại hốiKiểm định quá khứKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook trình bày buổi diễn tập triển khai mô hình dự đoán hướng tỷ lệ funding crypto. Mô hình LightGBM ba lớp được huấn luyện trên dữ liệu hợp đồng vĩnh cửu lịch sử có nguồn gốc từ Binance, sau đó lấy nến theo giờ và tỷ lệ funding trực tiếp từ OKX, tổng…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuThị trường giao ngayHọc máy
Machine Learning for Trading

Notebook này mô tả cách khớp mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn với các đặc trưng vi cấu trúc NASDAQ-100 ở tần suất một phút để dự đoán lợi suất tương lai ở nhiều khoảng thời gian. Mô hình xử lý tuần tự từng bước một chuỗi dữ liệu quá khứ, học cách giữ lại những quan…

Học máyCổ phiếuGiao dịch tần suất caoKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh các phép đo biến động, khớp mô hình tự hồi quy không đồng nhất (HAR) và ước tính độ gồ ghề bằng số mũ Hurst. Trước tiên, tài liệu đối chiếu phương sai thực tế trong ngày với các ước lượng hằng ngày, tách lợi suất qua đêm khỏi hoạt động…

Biến độngThống kêChỉ báo kỹ thuậtKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Chương này mô tả lộ trình từ nghiên cứu đến thực thi giao dịch trực tiếp, dựa trên logic chiến lược có thể chạy trong kiểm thử lịch sử, giao dịch mô phỏng và giao dịch trực tiếp. Nội dung bao gồm tích hợp nhà môi giới và nền tảng, quy trình triển khai, kiểm…

Khớp lệnhQuản lý rủi roKiểm định quá khứVi cấu trúc thị trường
arXiv papers

Nghiên cứu sử dụng mô hình đấu giá kép liên tục dựa trên tác nhân để xem xét liệu hành vi bầy đàn của nhà giao dịch theo biểu đồ có thể gây căng thẳng thanh khoản hay không. Nghiên cứu lập sơ đồ pha theo tỷ lệ và mức độ ảnh hưởng của các tác nhân bầy đàn,…

Vi cấu trúc thị trườngThống kêĐộng lượngTạo lập thị trường
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này dùng mô hình tuyến tính làm đường cơ sở để dự báo lợi suất kỳ tới trên một bảng dữ liệu cổ phiếu US rộng. Nội dung giải thích vì sao các đặc trưng giá và khối lượng chồng lấn tạo ra đa cộng tuyến, khiến hệ số bình phương tối thiểu…

Cổ phiếuThị trường MỹHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Phân tích này so sánh các tác động của biến can thiệp được ước tính bằng học máy kép và đăng ký trong chín nghiên cứu tình huống giao dịch. Phân tích tải kết quả hiện tại từ sổ đăng ký của từng nghiên cứu, kiểm tra tính toàn vẹn của sổ đăng ký và các nhãn…

Thống kêHọc máyKiểm định quá khứCổ phiếu
Machine Learning for Trading

Notebook giải thích cách bất định của mô hình có thể bổ sung thông tin ngoài ước lượng điểm. Notebook khớp mô hình biến động ngẫu nhiên, trong đó log biến động tiềm ẩn thay đổi theo thời gian và lợi suất tuân theo phân phối Student-t. Độ phân tán hậu nghiệm,…

Biến độngHọc máyThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook giới thiệu cơ chế backtesting hợp đồng tương lai qua ví dụ động lượng mua bán hai chiều trên nhiều nhóm tài sản. Notebook giải thích cách thông số hợp đồng chuyển biến động giá thành lãi lỗ bằng đô la thông qua hệ số nhân, và cách mức phơi nhiễm…

Hợp đồng tương laiĐộng lượngKiểm định quá khứXác định quy mô vị thế
Machine Learning for Trading

Bộ khung đánh giá này tách biệt bốn dạng lỗi trong quy trình tạo sinh tăng cường truy xuất tài liệu tài chính: truy xuất bằng chứng phù hợp, neo câu trả lời vào bằng chứng đó, từ chối câu hỏi không thể trả lời và chống lại chỉ dẫn không an toàn trong văn bản…

Học máyThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook kiểm tra mức độ nhạy của backtest động lượng ETF trước mức phí giao dịch giả định. Trọng số và lịch giao dịch của chiến lược được giữ cố định; mô phỏng được chạy lại trên một dải chi phí cho mỗi chiều giao dịch và so sánh tăng trưởng, tỷ lệ Sharpe…

Cổ phiếuĐộng lượngKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép ước tính danh mục trọng số bằng nhau gồm các cổ phiếu US còn tồn tại có thể phóng đại lợi suất đến mức nào so với toàn bộ vũ trụ ban đầu. Trước tiên, sổ xem xét thời điểm bảng dữ liệu ghi nhận các mã rời khỏi bảng và nhận thấy những trường hợp…

Cổ phiếuThị trường MỹKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook trình bày cuộc tranh luận nhiều vòng giữa phe lạc quan và bi quan về một dự báo xác suất còn gây tranh cãi. Mỗi bên lập luận dựa trên các bản tóm tắt chung từ tác nhân nghiên cứu, xem quan điểm trước đó của bên kia rồi điều chỉnh xác suất của mình.…

Thống kêHọc máy
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

Phân tích này xem xét một quy trình backtest đã đăng ký cho chiến lược cổ phiếu US theo tháng, dựa trên đặc điểm doanh nghiệp. Phân tích báo cáo độ bất định của Sharpe, các thước đo xác suất và Sharpe đã điều chỉnh, so sánh chiến lược theo cặp, mức suy giảm…

Cổ phiếuĐầu tư theo yếu tốThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook đánh giá cắt lỗ theo vị thế, trailing stop và thoát lệnh theo thời gian trên nhánh phân bổ xếp hạng cao nhất theo Sharpe kiểm định trong số các ứng viên đủ điều kiện có độ bao phủ đầy đủ. Mỗi lớp phủ được so sánh với nhánh cha tương ứng không có lớp…

Cổ phiếuQuyền chọnQuản lý rủi roKiểm định quá khứ