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

321 tài liệu

Machine Learning for Trading

Notebook này giải thích cách xây dựng đặc trưng từ dữ liệu vượt ra ngoài lịch sử giá của một tài sản đơn lẻ. Notebook tính lợi suất cuộn hợp đồng tương lai thường niên hóa từ giá đồng thời của hợp đồng tương lai kỳ hạn gần và kỳ hạn xa, đồng thời dùng ba kỳ…

Hợp đồng tương laiQuyền chọnChiến lược hưởng lợi từ lợi suất nắm giữBiến động
arXiv papers

Bài nghiên cứu dự báo biến động thực tế ngắn hạn của Bitcoin bằng cách biểu diễn các ảnh chụp nhanh dữ liệu dòng lệnh thành hình ảnh. Quy mô và hướng giao dịch cùng thông tin sổ lệnh giới hạn được ánh xạ vào các kênh màu, sau đó dùng để huấn luyện mạng…

Tiền mã hóaBiến độngHọc máyVi cấu trúc thị trường
Machine Learning for Trading

Notebook xây dựng nhãn lợi suất tương lai cho straddle bán tại giá thực hiện bằng giá hiện tại trên cổ phiếu S&P 500. Vì bảng straddle kỳ hạn 30 ngày thay đổi giá thực hiện hoặc ngày đáo hạn mỗi phiên, dịch chuyển chuỗi giá sẽ khiến các hợp đồng khác nhau bị…

Quyền chọnĐịnh giá phái sinhBiến độngKiểm định quá khứ
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 xây dựng một tác vụ tạo lập thị trường mô phỏng, trong đó tác nhân PPO chọn độ lệch báo giá và độ rộng chênh lệch. Xác suất khớp lệnh giảm khi báo giá cách xa giá giữa thị trường hơn, trong khi mất cân bằng lệnh ảnh hưởng đến cả việc khớp lệnh…

Tạo lập thị trườngHọc máyKhớp lệnhVi cấu trúc thị trường
Machine Learning for Trading

Notebook hướng dẫn này so sánh các phương pháp gán nhãn mục tiêu cho mô hình giao dịch có giám sát bằng dữ liệu ETF. Nội dung gồm lợi suất kỳ hạn cố định và nhãn chiều biến động, phân vị chuỗi thời gian cuốn chiếu, phân vị chéo, nhãn ba rào cản với ngưỡng cố…

Học máyThống kêKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh ba cách sử dụng chế độ thị trường trong dự báo: mô hình cơ sở không có đầu vào chế độ, một mô hình duy nhất nhận xác suất đã lọc của trạng thái biến động cao và các mô hình riêng được huấn luyện theo từng phân loại chế độ cứng. Để tránh…

Cổ phiếuHọc máyThống kêBiến động
Machine Learning for Trading

Sổ tay này phân cụm các chỉ báo kinh tế vĩ mô hằng tháng để mô tả điều kiện thị trường độc lập với lợi suất cổ phiếu. Sổ tay căn chỉnh chuỗi FRED theo các quan sát cuối tháng, chuẩn hóa tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất quỹ liên bang, chênh lệch đường cong lợi…

Học máyThống kêBiến độngThị trường Mỹ
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

Notebook này kết nối việc xác định quy mô vị thế với phân tích mức dịch chuyển bất lợi và thuận lợi tối đa trong giao dịch. Notebook minh họa phương pháp xác định quy mô cố định theo tỷ lệ, trong đó số cổ phiếu được xác định từ ngân sách rủi ro cho mỗi giao…

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

Tài liệu suy ra giá quyền chọn mua và bán châu Âu theo Black-Scholes, kiểm tra mối quan hệ giữa chúng qua đẳng thức ngang giá mua-bán, và tính biến động hàm ý bằng cách giải số mức biến động khớp với giá quyền chọn quan sát được. Tài liệu cũng định nghĩa…

Quyền chọnĐịnh giá phái sinhBiến độngQuản lý rủi ro
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

Hướng dẫn này khảo sát các đặc trưng được xây dựng từ lịch sử giá và khối lượng tài sản, gồm lợi suất ở nhiều chân trời, chỉ số xu hướng và đảo chiều, một số cách ước tính biến động, chế độ biến động, thanh khoản, rủi ro đuôi và chuẩn hóa theo mặt cắt ngang.…

Chỉ báo kỹ thuậtĐộng lượngBiến độngHọc máy
Machine Learning for Trading

Sổ tay này giải thích ba cách chuyển dữ liệu NASDAQ-100 theo phút thành đặc trưng dựa trên mô hình: hồi quy HAR cuốn chiếu để dự báo phương sai và sai số dự báo, biến đổi Fourier cho các mẫu khối lượng gần đây, và chữ ký đường đi độ sâu hai cho thứ tự thay…

Cổ phiếuBiến độngVi cấu trúc thị trườngThống kê
Machine Learning for Trading

Module này ước tính tham số cho thị trường crypto mô phỏng dùng trong môi trường học tăng cường. Module tải dữ liệu thị trường hợp đồng vĩnh cửu theo giờ cho một mã được chọn, tính lợi suất log từ giá đóng cửa đến giá đóng cửa và khớp mô hình biến động…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuBiến độngVi cấu trúc thị trường
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô tả môi trường Gymnasium để huấn luyện một tác tử thanh lý vị thế trong một chân trời cố định. Quan sát kết hợp tồn kho và thời gian còn lại với spread, độ sâu thị trường, biến động và chế độ bình thường hoặc căng thẳng. Hành động liên tục xác…

Học máyKhớp lệnhVi cấu trúc thị trườngBiến 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

Tài liệu giải thích cách độ bất định từ mô hình có thể cung cấp thông tin ngoài giá trị ước lượng điểm. Tài liệu đối chiếu GARCH, mô hình xác định biến động từ lợi suất quá khứ, với mô hình biến động ngẫu nhiên xem biến động là một quá trình tự hồi quy tiềm…

Biến độngThống kêHọc máyQuản lý rủi ro
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 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

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
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này so sánh các cách thoát lệnh mua ETF: mục tiêu chốt lời và dừng lỗ cố định, dừng lỗ bám đuổi, ngưỡng theo ATR, tín hiệu học máy và các cách kết hợp. Sổ ghi chép xây dựng chỉ báo và mô phỏng giao dịch, sau đó tổng hợp lợi nhuận giao dịch, tỷ lệ…

Cổ phiếuQuản lý rủi roXác định quy mô vị thếBiến động
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