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 báo cáo các so sánh mức độ tương đương giữa Backtrader, Zipline Reloaded và một khung giao dịch nội bộ trên các chiến lược nghiên cứu tình huống thực tế được chọn. Nội dung gồm các so sánh danh mục cổ phiếu ETF và US cho cả hai công cụ bên ngoài,…

Kiểm định quá khứKhớp lệnhVi cấu trúc thị trườngCổ phiếu
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

Tài liệu này giải thích hệ thống nhật ký chạy dùng để ghi lại quá trình huấn luyện mô hình, dự đoán, ước tính nhân quả và kiểm thử lịch sử trong các nghiên cứu tình huống giao dịch. Tài liệu mô tả cách cấu hình đi từ thiết lập nghiên cứu tình huống qua các…

Kiểm định quá khứHọc máyThống kêXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Cấu hình này xác định quy trình nghiên cứu chiến lược mua bán hai chiều cho hợp đồng tương lai vĩnh cửu tiền mã hóa. Quy trình xác định tập hợp gồm 19 tài sản được chọn theo khối lượng, thời điểm ra quyết định đồng bộ với các kỳ thanh toán funding tám giờ và…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuChiến lược hưởng lợi từ lợi suất nắm giữHồi quy về trung bình
Machine Learning for Trading

Sổ tay này chuyển các khoản nắm giữ 13F của tổ chức thành đồ thị kết nối nhà quản lý với cổ phiếu, có quan hệ ngành và các cạnh sở hữu ghi nhận số cổ phiếu, giá trị, kỳ báo cáo và ngày hồ sơ được công bố. Sổ tay minh họa truy vấn đồ thị về sở hữu chung và…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngThống kêXây dựng danh mục
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

Notebook đánh giá 57 đặc trưng kế toán và dựa trên giá như các biến dự báo riêng lẻ cho lợi suất cổ phiếu US của tháng tiếp theo. Notebook tính tương quan thứ hạng chéo hàng tháng, lấy trung bình theo thời gian và điều chỉnh độ bất định cho sự phụ thuộc…

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

Bản minh họa mô tả cách vận hành một chiến lược crypto chạy liên tục, kết nối với nhà môi giới giao ngay USD. Bản minh họa ánh xạ nhóm tài sản lớn hơn của nghiên cứu tình huống hợp đồng tương lai vĩnh cửu sang tập cặp giao ngay nhỏ hơn hiện có, rồi đưa một…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuThị trường giao ngayĐộng lượng
Machine Learning for Trading

Chương này trình bày khuôn khổ biến ý tưởng giao dịch thành đặc tả đặc trưng có tài liệu mô tả. Chương yêu cầu nhà nghiên cứu căn chỉnh khoảng thời gian đặc trưng với quyết định dự kiến, nêu giả thuyết về động lực và phân biệt tín hiệu dự báo với biến trạng…

Chỉ báo kỹ thuậtHọc máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Hướng dẫn này phân biệt ước lượng tác động nhân quả với khám phá cấu trúc nhân quả, đồng thời ghép các câu hỏi nghiên cứu phổ biến với thư viện Python phù hợp. EconML và DoWhy ước lượng tác động khi cấu trúc điều chỉnh đã biết hoặc được nêu rõ; Tigramite và…

Học máyThống kêKiểm định quá khứ
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

Notebook này trình bày khuôn khổ xác định để kiểm tra tính nhất quán giữa quy trình backtest và giao dịch live. Notebook so sánh các bước chuyển thanh giá thành quyết định: tính toán đặc trưng, dự báo, tín hiệu và quy mô lệnh. Chuỗi giá tổng hợp cố định cho…

Kiểm định quá khứKhớp lệnhHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này huấn luyện một tác nhân học tăng cường để lên lịch cho một lệnh bán cố định qua các thanh giá theo giờ trên thị trường hợp đồng tương lai vĩnh cửu crypto. Trạng thái gồm lợi suất trễ, biến động, khối lượng giờ trước, mức chênh của hợp đồng vĩnh…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuKhớp lệnhHọc máy
Machine Learning for Trading

Notebook dùng dữ liệu giao dịch và lệnh suy ra từ NASDAQ ITCH để minh họa các mẫu vi cấu trúc. Notebook xem xét tự tương quan bậc nhất âm trong lợi suất giao dịch ở cấp tick, so sánh tác động này với lợi suất giá giữa, đồng thời đối chiếu hoạt động giao dịch…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngThống kêKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Notebook tổng hợp kết quả mô hình tuyến tính, gồm OLS, Ridge, Lasso và ElasticNet, qua chín nghiên cứu tình huống. Notebook so sánh cấu hình hoàn chỉnh mạnh nhất của mỗi nghiên cứu trên nhãn chính, sau đó xem xét điều chuẩn, hệ số thông tin theo fold, tính…

Học máyThống kêKiểm định quá khứĐầu tư theo yếu tố
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này đánh giá TabM, một tổ hợp mạng nơ-ron tiết kiệm tham số, trên cùng các hàng đặc trưng hợp đồng tương lai CME tại đúng thời điểm và các fold kiểm thử cuốn chiếu được dùng cho những họ mô hình khác. Nghiên cứu xem TabM là cách lấy…

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

Bản minh họa này mở rộng quy trình một lệnh thành tái cân bằng hàng ngày cho một nhóm cố định các cổ phiếu vốn hóa lớn US. Nội dung giải thích cách so sánh vị thế hiện có tại nhà môi giới với mục tiêu của mô hình, lập lệnh cho phần chênh lệch và tùy chọn gửi…

Cổ phiếuKhớp lệnhQuản lý rủi roVi cấu trúc thị trường
Machine Learning for Trading

Notebook hướng dẫn này khảo sát các đặc trưng suy ra từ giá và khối lượng được dùng trong nghiên cứu định lượng. Nội dung bao gồm lợi suất đơn và logarit ở nhiều khoảng thời gian, động lượng bỏ qua một phiên, lợi suất qua đêm và trong phiên, khoảng cách so…

Cổ phiếuChỉ báo kỹ thuậtBiến độngĐộng lượng
Machine Learning for Trading

Notebook này trình bày quy trình đặt câu hỏi liệu động lượng bỏ qua giai đoạn gần nhất trong sáu tháng có ảnh hưởng đến lợi suất kỳ hạn 21 ngày hay không, và tác động có thay đổi theo biến động thị trường hay không. Notebook ước lượng tác động trên dữ liệu…

Cổ phiếuĐộng lượngHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này đánh giá các vị thế straddle bán tại giá thực hiện trên các cấu phần của S&P 500, được mở hàng tuần và giữ đến khi đáo hạn với phòng hộ delta hàng ngày. Lựa chọn phương pháp chính là mô hình hóa lợi suất đến đáo hạn: vị thế quyền…

Quyền chọnBiến độngKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Notebook này xây dựng một khảo sát chẩn đoán có thể tái sử dụng cho các tập dữ liệu tài chính trước khi tiền xử lý hoặc thiết kế đặc trưng. Notebook kiểm tra kiểu dữ liệu của chỉ mục thời gian, dấu thời gian rỗng, thứ tự và tính duy nhất; tìm các bản ghi…

Thống kêCổ phiếuTiền mã hóaHợp đồng tương lai
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh hai mô hình nền tảng chuỗi thời gian được huấn luyện trước, Chronos và TinyTimeMixer, với LSTM và một mô hình tuyến tính có điều chuẩn trên một bảng ETF. Mỗi mô hình nhận ngữ cảnh lịch sử đơn biến; các mô hình được huấn luyện trước dự…

Học máyCổ phiếuĐộng lượngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Chương này trình bày khuôn khổ đánh giá các nhận định nhân quả trong nghiên cứu giao dịch định lượng. Chương bắt đầu bằng các định nghĩa rõ ràng về can thiệp, kết quả, đại lượng cần ước tính, kết quả phản thực và tập biến điều chỉnh, sau đó ghép câu hỏi…

Học máyThống kêKiểm định quá khứĐầu tư theo yếu tố
Machine Learning for Trading

Notebook này khớp các mô hình tuyến tính với đặc trưng vi cấu trúc NASDAQ-100 quan sát theo từng phút để dự báo lợi suất ở một số khoảng thời gian tương lai. Mục đích là thiết lập một mốc cơ sở đơn giản trước khi dùng các mô hình biểu đạt linh hoạt hơn. Vì…

Cổ phiếuHọc máyThống kêChỉ báo kỹ thuật