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

355 tài liệu

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

Tài liệu giải thích chuẩn đối chiếu xác thực cho dự đoán mô hình trên hợp đồng tương lai CME. Ở mỗi quyết định hằng tuần, sản phẩm được xếp hạng theo lợi nhuận dự đoán; nhóm đứng đầu được nắm giữ vị thế mua, nhóm cuối vị thế bán, mỗi bên có tỷ trọng bằng…

Hợp đồng tương laiKiểm định quá khứXây dựng danh mụcQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Ghi chú đo lường ảnh hưởng của chi phí khớp lệnh đến cấu hình hợp đồng vĩnh cửu crypto đã được chọn. Mô hình, checkpoint, quy tắc vào lệnh, bộ phân bổ và kiểm soát rủi ro được giữ cố định; sau đó chiến lược được chạy lại trên một lưới mức phí khứ hồi đã xác…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuKiểm định quá khứKhớp lệnh
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 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

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

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
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

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

Sổ tay phân tích thông điệp NASDAQ TotalView-ITCH để mô tả hoạt động toàn thị trường và tạo dữ liệu giao dịch có thể tái sử dụng. Sổ tay đếm thông điệp theo loại, rồi bổ sung dữ liệu cho thông điệp khớp lệnh bằng cách ánh xạ mã định danh địa điểm giao dịch…

Cổ phiếuThị trường MỹVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Tài liệu này mô tả các tiện ích tập dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu bảng chuỗi thời gian cho huấn luyện mô hình và suy luận cuốn chiếu. Tập dữ liệu huấn luyện trả về các chuỗi trượt gồm đặc trưng, lợi suất tương lai, thang đo biến động và mặt nạ, với độ dài…

Học máyKiểm định quá khứXây dựng danh mụcKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo từng lệnh thị trường của NVDA trong mười ngày giao dịch để xem xét hoạt động giao dịch hằng ngày ảnh hưởng thế nào đến việc lấy mẫu thanh. Nghiên cứu lọc các giao dịch trong giờ giao dịch thông thường của thị trường US, phân…

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

Tài liệu mô tả các tiện ích để tải thông điệp NASDAQ ITCH đã phân tích cú pháp và tái dựng sổ lệnh giới hạn từ các sự kiện thêm, xóa, hủy, khớp và thay thế lệnh. Công cụ theo dõi số cổ phiếu còn lại trong mỗi lệnh để các cập nhật sổ lệnh sau đó dùng số lượng…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhGiao dịch tần suất cao
Machine Learning for Trading

Notebook theo dõi các tín hiệu xếp hạng ETF qua quá trình hình thành danh mục và một lần kiểm thử lịch sử đơn giản hóa. Hồi quy Ridge và phân loại logistic được huấn luyện bằng các lát chia cuốn chiếu, rồi so sánh với danh mục động lượng và danh mục trọng số…

Cổ phiếuHọc máyKiểm định quá khứKhớp lệnh
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 đánh giá tác động của chi phí giao dịch lên một cấu hình hợp đồng tương lai CME cố định, được chọn ở một bước khác trong quy trình nghiên cứu. Notebook áp dụng lưới chi phí toàn phần, chia đều mỗi mức giữa hoa hồng và trượt giá, đồng thời giữ lớp…

Hợp đồng tương laiKiểm định quá khứKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Phân tích này dùng thông điệp NASDAQ TotalView-ITCH để mô tả hoạt động tại sàn và xây dựng bảng giao dịch liên kết mã chứng khoán, bên giao dịch và thuộc tính lệnh. Phân tích đếm các loại thông điệp, so sánh giao dịch với các sự kiện đặt báo giá và xóa lệnh…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhThống kê
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô hình hóa việc xử lý lệnh của nhà môi giới và sàn giao dịch bằng một máy trạng thái hữu hạn. Tài liệu xác định rõ các trạng thái gửi lệnh, xác nhận đã nhận, chấp nhận, khớp một phần, hủy, từ chối, hết hạn và đình chỉ, rồi ánh xạ sự kiện thành các…

Khớp lệnhVi cấu trúc thị trườngQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook xây dựng nghiệm Almgren–Chriss để thanh lý một vị thế, cân bằng tác động thị trường với rủi ro tiếp tục chịu ảnh hưởng của biến động giá. Notebook dùng mức thiếu hụt thực thi so với giá tại thời điểm bắt đầu, mô hình hóa riêng tác động vĩnh viễn và…

Khớp lệnhVi cấu trúc thị trườngQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook hướng dẫn giải mã dữ liệu thông điệp theo từng lệnh NASDAQ TotalView-ITCH từ định dạng nhị phân thành các bản ghi có cấu trúc. Notebook giải thích khung thông điệp và bố cục riêng theo loại, minh họa cách giải nén các trường, đồng thời chuyển dấu…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngGiao dịch tần suất caoKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Notebook này áp dụng một chiến lược động lượng ETF theo tháng kết hợp chế độ đường cong lợi suất theo hai cách: tính lợi nhuận dạng vector và mô phỏng tài khoản tuần tự. Cả hai dùng cùng tỷ trọng mục tiêu, tài sản, ngày và tổng chi phí giao dịch, giúp so…

Cổ phiếuĐộng lượngKiểm định quá khứKhớp lệnh
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