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

684 tài liệu

Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh bốn thiết kế mạng nơ-ron trên cùng một nhiệm vụ: dự đoán lợi suất hằng ngày tiếp theo từ một cửa sổ lợi suất quá khứ, gộp dữ liệu của tám quỹ hoán đổi danh mục. Notebook mô tả cách mạng dày, phép tích chập một chiều, LSTM và GRU xử lý…

Học máyKiểm định quá khứCổ phiếuThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này đánh giá các mô hình chuỗi dùng cửa sổ lịch sử bề mặt quyền chọn và giá để xếp hạng cổ phiếu S&P 500. Notebook ghép một mô hình tuyến tính đã chuẩn hóa, không có bộ nhớ hồi quy, với một LSTM có các cổng truyền thông tin qua thời gian. Mô hình…

Học máyCổ phiếuQuyền chọnKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này giải thích vì sao các kiểm định t thông thường có thể phóng đại độ mạnh của hệ số thông tin (IC) khi các quan sát IC hằng ngày phụ thuộc lẫn nhau. Notebook xây dựng tín hiệu động lượng trên dữ liệu ETF, xem xét tự tương quan của IC và giới thiệu…

Thống kêKiểm định quá khứĐộng lượng
Machine Learning for Trading

Notebook này minh họa giao diện OHLCV thống nhất trên Yahoo Finance, WikiPrices và FRED, sau đó dùng các nguồn này cho dữ liệu ETF hiện tại, cổ phiếu có lịch sử dài và chuỗi kinh tế vĩ mô. Notebook phác thảo cách thu thập dữ liệu dự phòng theo thứ tự ưu tiên…

Cổ phiếuĐa tài sảnVi cấu trúc thị trườngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này khớp một mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn với các đặc trưng vi cấu trúc của NASDAQ-100 để dự đoán lợi suất tương lai ở một số kỳ hạn tính bằng phút. Khác với mô hình tuyến tính đã làm phẳng dữ liệu, LSTM xử lý từng quan sát theo trình tự và học cách lưu…

Học máyVi cấu trúc thị trườngCổ phiếuKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Chương này giải thích cách đánh giá mô hình học máy tài chính mà vẫn tôn trọng thông tin có sẵn tại từng thời điểm ra quyết định. Chương phân biệt tập huấn luyện, tập xác thực và tập giữ lại cuối cùng, đồng thời giải thích vì sao xác thực k-fold xáo trộn…

Học máyKiểm định quá khứThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Ghi chép này truy vấn các sổ đăng ký cho nhiều nghiên cứu tình huống giao dịch và tạo bảng liên bộ dữ liệu để so sánh tín hiệu, phân bổ, chi phí và rủi ro. Ghi chép báo cáo chẩn đoán cho cụm cấu hình xếp hạng theo xác thực, gồm chênh lệch Sharpe từ vị trí…

Kiểm định quá khứThống kêĐa tài sảnQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Ghi chép tổng kết này so sánh trọng số bằng nhau, nghịch đảo độ biến động, tối ưu hóa trung bình-phương sai và cân bằng rủi ro phân cấp, dùng cùng một tín hiệu trên danh mục ETF đa dạng hóa. Mô hình Ridge cuốn chiếu dùng đặc trưng động lượng, khoảng cách tới…

Xây dựng danh mụcKiểm định quá khứCổ phiếuKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Ghi chép này xây dựng N-BEATS, một kiến trúc dự báo nơ-ron kết nối đầy đủ, xử lý toàn bộ cửa sổ đầu vào và dự báo một đường đi tương lai. Biến thể có thể diễn giải của mô hình ràng buộc các khối biểu diễn thành phần bằng cơ sở xu hướng đa thức và mùa vụ…

Học máyCổ phiếuKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Ghi chép này cô lập tác động của phân bổ danh mục bằng cách cố định tín hiệu đã chọn trong từng nghiên cứu tình huống và so sánh các backtest ở giai đoạn phân bổ. Ghi chép xem xét các phương pháp như trọng số bằng nhau, nghịch đảo độ biến động, phân bổ theo…

Xây dựng danh mụcKiểm định quá khứQuản lý rủi roThống kê
Machine Learning for Trading

Ghi chép này so sánh các phương pháp phân bổ danh mục qua nhiều nghiên cứu tình huống, trong khi giữ cố định dự báo tín hiệu đã chọn của từng nghiên cứu. Ghi chép tải các backtest ở giai đoạn phân bổ gắn với cùng dự báo cốt lõi, rồi xem xét các phương pháp…

Xây dựng danh mụcKiểm định quá khứQuản lý rủi roThống kê
Machine Learning for Trading

Ghi chép này xem xét nhịp tái cân bằng ảnh hưởng thế nào đến vòng quay, hiệu suất gộp và kết quả đã điều chỉnh chi phí của danh mục ETF động lượng xếp hạng cao. Ghi chép ước tính vòng quay từ thay đổi trọng số mục tiêu trong quá khứ theo lịch hằng ngày, hằng…

Cổ phiếuĐộng lượngKhớp lệnhKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Ghi chép này so sánh các mô hình LightGBM với đường cơ sở ridge để dự báo lợi nhuận ETF qua hai thời hạn. Ghi chép giải thích vì sao cây quyết định có thể phát hiện tương tác phụ thuộc chế độ thị trường, chẳng hạn động lượng hoạt động khác nhau khi thị…

Cổ phiếuHọc máyKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Ghi chép này đánh giá chuỗi tổng giá trị bị khóa trong DeFi như một nguồn dữ liệu thay thế để giao dịch ether. Ghi chép tổ chức đánh giá quanh bốn câu hỏi: chuỗi dữ liệu có liên quan đến lợi nhuận tương lai không, dữ liệu có đáng tin cậy và có thể tái dựng…

Tiền mã hóaTài chính phi tập trung (DeFi)Dữ liệu on-chainThống kê
Machine Learning for Trading

Ghi chép này mô tả quy trình backtest 15 phút cho dự báo trên cổ phiếu NASDAQ-100. Trước tiên, ghi chép chạy kiểm tra quy trình bằng tín hiệu ngẫu nhiên: vì giao dịch ngẫu nhiên sẽ thua lỗ sau chi phí, kết quả có lãi dai dẳng có thể cho thấy các vấn đề như…

Cổ phiếuKiểm định quá khứKhớp lệnhVi cấu trúc thị trường
Machine Learning for Trading

Ghi chép này so sánh các phương pháp phân bổ danh mục của PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib và skfolio trên cùng một bảng lợi nhuận ETF. Ghi chép khớp các bộ phân bổ trên giai đoạn huấn luyện, kiểm tra các mục tiêu tương đương và trọng số đã căn chỉnh có khớp…

Đa tài sảnXây dựng danh mụcKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Ghi chép này xây dựng nhãn lợi nhuận tương lai cho một chiến lược đọc tín hiệu từ quyền chọn niêm yết và giao dịch cổ phiếu cơ sở. Ghi chép điều chỉnh giá cổ phiếu hằng ngày theo chia tách và cổ tức, dùng mã định danh chứng khoán ổn định, và xác định lợi…

Cổ phiếuQuyền chọnHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Ghi chép này nghiên cứu cách chi phí giao dịch ảnh hưởng đến chiến lược NASDAQ-100 được tái cân bằng thường xuyên. Trước tiên, ghi chép áp dụng các giả định chi phí tính bằng điểm cơ bản vào các backtest chưa tính chi phí để cho thấy Sharpe thay đổi thế nào…

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

Sổ tay giải thích phân tích thành phần chính có biến công cụ như một cách để tải trọng nhân tố tiềm ẩn phụ thuộc vào đặc điểm cổ phiếu quan sát được, thay vì gán cho mỗi cổ phiếu một tải trọng cố định. Một ánh xạ chung từ đặc điểm đến mức độ phơi nhiễm nhân…

Cổ phiếuHọc máyThống kêĐầu tư theo yếu tố
Machine Learning for Trading

Sổ tay xây dựng khuôn khổ Markowitz chỉ mua, đầu tư toàn bộ vốn, bao gồm các danh mục khả thi, biên hiệu quả, nghiệm Sharpe tối đa và phương sai tối thiểu. Sổ tay giải thích phương sai danh mục phụ thuộc vào ma trận hiệp phương sai ra sao và đa dạng hóa có…

Đa tài sảnXây dựng danh mụcThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay chuyển thứ hạng mô hình thành các danh mục hợp đồng tương lai vĩnh cửu tiền mã hóa đơn giản, để các thử nghiệm sau này có thể đo tác động của thay đổi quy mô vị thế, chi phí hoặc kiểm soát rủi ro. Sổ tay áp dụng các quy tắc vào lệnh như chọn hợp đồng…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuKiểm định quá khứXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Sổ tay minh họa cách tinh chỉnh quy tắc StopLoss, TakeProfit và TrailingStop cho danh mục động lượng mà vẫn duy trì sự tách biệt theo trình tự thời gian giữa hiệu chỉnh và đánh giá. Sổ tay kiểm tra độ rộng của từng quy tắc và các tổ hợp đồng thời bằng dữ…

Cổ phiếuQuản lý rủi roKiểm định quá khứĐộng lượng
Machine Learning for Trading

Tài liệu minh họa cách kết nối chiến lược động lượng ETF trong năm ngày với Alpaca qua một giao diện chiến lược dùng chung. Chiến lược theo dõi động lượng trên SPY, QQQ và IWM, rồi tạo tín hiệu khi động lượng vượt ngưỡng. Các bộ chuyển đổi riêng cho từng nhà…

Cổ phiếuĐộng lượngKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Tài liệu so sánh các phương pháp xác định quy mô vị thế thay thế cho chiến lược hợp đồng tương lai CME, được chọn từ đường cơ sở xếp hạng theo Sharpe kiểm định với trọng số bằng nhau. Phân bổ trọng số bằng nhau xem mọi sản phẩm được chọn như nhau, dù hợp…

Hợp đồng tương laiHàng hóaXác định quy mô vị thếXây dựng danh mục