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

99 tài liệu

Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này giải thích cách kiểm tra một bảng dữ liệu gồm các chuỗi kinh tế được cung cấp từ FRED và diễn giải lưới ngày lịch, siêu dữ liệu cùng các cột dẫn xuất. Vì bảng dữ liệu đã được trải phẳng theo lịch hằng ngày, số hàng không cho thấy lịch công bố…

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

Tài liệu giải thích hai cách ước tính chênh lệch giá mua-bán khi chỉ có dữ liệu OHLCV hằng ngày. Corwin-Schultz so sánh biên độ cao-thấp của các khoảng liền kề một ngày và hai ngày, dùng sự khác nhau trong diễn biến của biến động và chênh lệch để tách hai…

Vi cấu trúc thị trườngThống kêKhớp lệnhBiến động
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

Phân tích so sánh các nhóm mô hình đã đăng ký trên bảng dữ liệu ETF đa tài sản, sử dụng kết quả xác thực cuốn chiếu. Mô hình dự báo lợi suất trong 21 ngày giao dịch và được đánh giá bằng hệ số thông tin mặt cắt, đo khả năng xếp hạng quỹ của dự báo trong từng…

Đa tài sảnCổ phiếuĐộng lượngThống kê
Machine Learning for Trading

Tổng quan này sắp xếp một nhóm nghiên cứu tình huống giao dịch theo loại tài sản, quy mô tập hợp, tần suất dữ liệu, nhịp ra quyết định, chế độ chi phí và quy trình đánh giá. Tài liệu đọc thiết lập được công bố của từng nghiên cứu và trình bày các bảng so…

Đa tài sảnKiểm định quá khứKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này trình bày quy trình thu thập và duy trì chuỗi thời gian tài chính bằng một bộ quản lý thống nhất, tập hợp mã giao dịch định sẵn hoặc tùy chỉnh và lưu trữ Parquet được phân vùng. Nội dung gồm tải một mã hoặc nhiều mã song song, nạp dữ liệu vào…

Đa tài sảnCổ phiếuKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Phân tích thăm dò này kiểm tra liệu tín hiệu động lượng mười hai tháng, bỏ qua tháng gần nhất, có liên quan đến lợi suất tháng tiếp theo trong một tập hợp 100-ETF hay không. Phân tích lập bảng dữ liệu hàng tháng từ giá đóng cửa đã điều chỉnh, xếp các ETF đủ…

Đa tài sảnĐộng lượngThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook so sánh sáu cách phân bổ danh mục chỉ mua cho tập ETF đa tài sản ETF. Notebook dùng phương pháp co rút hiệp phương sai Ledoit–Wolf để giảm biến thiên lấy mẫu có thể làm mất ổn định quá trình tối ưu hóa, rồi so sánh tối đa hóa Sharpe, phương sai tối…

Xây dựng danh mụcQuản lý rủi roĐa tài sảnKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Hướng dẫn về bộ dữ liệu này mô tả tập hợp các hợp đồng tương lai liên tục CME trên nhiều nhóm như chỉ số cổ phiếu, lãi suất, năng lượng, kim loại, tiền tệ, nông sản và vật nuôi. Tài liệu giải thích dữ liệu nguồn theo giờ và tần suất ngày được suy ra, nhiều…

Hợp đồng tương laiĐa tài sảnHàng hóaKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh các mô hình tuyến tính trên đặc trưng ETF được xây dựng từ các cửa sổ lợi suất chồng lấn cùng những thước đo liên quan đến động lượng, biến động và dao động. Các biến dự báo như vậy đồng tuyến, khiến hệ số bình phương tối thiểu thông…

Đa tài sảnHọc máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Mô-đun này xác định danh mục phân bổ ETF hàng tháng làm chuẩn, sử dụng điểm động lượng đã điều chỉnh theo rủi ro: lợi suất tích lũy trong quá khứ chia cho biến động thực tế thường niên hóa. Mô-đun chọn các tài sản xếp hạng cao nhất khi độ dốc đường cong lợi…

Cổ phiếuĐa tài sảnĐộng lượngBiến động
Machine Learning for Trading

Notebook phân cụm lợi suất hàng tháng từ chín chuỗi nhân tố và thị trường thuộc cổ phiếu, trái phiếu, tiền tệ và hàng hóa bằng mô hình hỗn hợp Gaussian. Sau khi bỏ các tháng có dữ liệu chưa đầy đủ, notebook chuẩn hóa chuỗi để khác biệt về thang đo không chi…

Đa tài sảnĐầu tư theo yếu tốHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Bản tổng quan này hợp nhất dữ liệu cấu hình từ chín nghiên cứu tình huống giao dịch về cổ phiếu, crypto, ngoại hối, hợp đồng tương lai, quyền chọn và danh mục đa tài sản. Bản tổng quan so sánh nhóm tài sản, tần suất dữ liệu, nhịp ra quyết định, mô hình chi…

Đa tài sảnKiểm định quá khứQuản lý rủi roKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Sổ tay mô tả cách điều chỉnh Diffusion-TS để tạo chuỗi lợi suất ETF tổng hợp. Mô hình khử nhiễu dự đoán chuỗi sạch dưới dạng tổng của xu hướng đa thức, thành phần mùa vụ Fourier và phần dư, trong khi hàm mất mát kết hợp miền thời gian và miền Fourier khuyến…

Học máyThống kêBiến độngĐa tài sản
Machine Learning for Trading

Phân tích lập hồ sơ một nhóm cố định gồm 100 ETF thuộc chín nhóm tài sản. Tài liệu kiểm tra độ bao phủ theo quỹ và năm, xác nhận bảng giá khớp cấu hình nhóm, xem xét giá trị rỗng và thứ tự OHLC, đồng thời so sánh khối lượng giao dịch giữa các nhóm. Tài liệu…

Đa tài sảnThống kêQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay trình bày giao diện OHLCV dùng chung giữa Yahoo Finance, kho lưu trữ cổ phiếu Hoa Kỳ có lịch sử dài và chuỗi kinh tế vĩ mô FRED. Tài liệu xây dựng nhóm ETF cho nghiên cứu tình huống luân chuyển danh mục sau này, chỉ cách kết hợp nguồn lịch sử với…

Đa tài sảnCổ phiếuThị trường MỹKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Sổ tay này xây dựng khuôn khổ trung bình-phương sai chỉ nắm giữ vị thế mua và đầu tư toàn bộ vốn cho một nhóm ETF đa dạng hóa. Tài liệu tạo các danh mục khả thi và đường biên hiệu quả, sau đó giải bài toán tìm tỷ trọng có Sharpe tối đa và phương sai tối…

Đa tài sảnXây dựng danh mụcThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này so sánh các mô hình tuyến tính dự đoán lợi nhuận ETF từ những đặc trưng suy ra từ giá có phần chồng lấn. Vì nhiều thời hạn lợi nhuận và nhóm chỉ báo có thể mã hóa thông tin tương tự, bình phương tối thiểu thông thường có thể gán các hệ số…

Cổ phiếuĐa tài sảnHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ tay này trình bày cách dùng PCMCI để tìm các quan hệ có độ trễ giữa lợi nhuận của ETF và biến động mà không cần xác định trước đồ thị nhân quả. Sổ tay đối chiếu kiểm định độc lập có điều kiện dựa trên dữ liệu bảng với kiểm định Granger từng cặp; kiểm định…

Học máyThống kêĐa tài sảnKiểm định quá khứ
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

Chương này phân loại dữ liệu tài chính theo các nguồn thị trường, cơ bản và thay thế, rồi so sánh cách từng loại tài sản định hình ý nghĩa của giá, thanh khoản và các quan sát. Chương nhấn mạnh rằng dấu thời gian, điều chỉnh, mã định danh và các lần sửa đổi…

Đa tài sảnThống kêKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này kiểm kê các cột đặc trưng dựa trên mô hình trong chín nghiên cứu tình huống thị trường bằng cách đọc lược đồ Parquet thay vì tải toàn bộ tập dữ liệu. Notebook loại các trường định danh, đếm cột theo thị trường và gán nhóm đặc trưng qua các token…

Học máyThống kêĐa tài sản
Machine Learning for Trading

Hồ sơ này ghi lại một đợt nghiên cứu đa tác nhân về việc liệu Hoa Kỳ có rơi vào suy thoái vào cuối 2026 hay không, theo quy tắc xác định kết quả cụ thể dựa trên các quý liên tiếp GDP suy giảm hoặc ngày suy thoái do NBER xác định. Ba tác nhân tìm kiếm dự báo…

Thống kêThị trường MỹĐa tài sản
arXiv papers

Tài liệu trình bày một mô hình đa tài sản với hai kiểu nhà đầu tư: nhà đầu tư theo yếu tố cơ bản, phản ứng với chênh lệch cảm nhận được giữa giá cổ phiếu và giá trị cơ bản; và nhà giao dịch theo biểu đồ, sử dụng xu hướng giá. Cả hai nhóm đưa ra quyết định…

Đa tài sảnCổ phiếuHồi quy về trung bìnhChỉ báo kỹ thuật