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

Sổ tay chuyển các tập dự báo mô hình thành những kiểm thử lịch sử quyền chọn S&P 500 có thể so sánh. Vào mỗi ngày quyết định hằng tuần, sổ tay xếp hạng lợi nhuận dự báo, chọn các mã có thứ hạng cao nhất trong tập thanh khoản và bán các vị thế straddle giá…

Quyền chọnCổ phiếuKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Tài liệu giải thích cách so sánh mô hình hiện tại với mô hình ứng viên trong quá trình đánh giá mô phỏng trước khi phân bổ vốn. Tài liệu xác định trước vai trò của chúng và ngưỡng thăng cấp, sau đó đánh giá mô hình ứng viên theo năm khía cạnh: mức cải thiện…

Học máyThống kêQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay minh họa cách cấu hình Feast với nguồn Parquet, thực thể, khung nhìn đặc trưng, dấu thời gian và chính sách thời gian tồn tại, sau đó truy xuất đặc trưng cho các ví dụ huấn luyện và truy vấn kiểu tại thời điểm hiện tại. Sổ tay so sánh từng đặc trưng…

Học máyKhớp lệnhKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ tay giới thiệu một mô hình tự mã hóa có giám sát để mô hình hóa nhân tố cổ phiếu. Khác với tự mã hóa không giám sát học nút thắt cổ chai bằng cách tái tạo mặt cắt ngang, mô hình này còn đưa lợi nhuận tương lai vào mục tiêu huấn luyện. Vì vậy, mục tiêu vừa…

Cổ phiếuHọc máyĐầu tư theo yếu tốThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ tay này áp dụng mô hình hệ số chiết khấu ngẫu nhiên bằng mạng nơ-ron cho hợp đồng tương lai CME. Theo định giá tài sản, hệ số chiết khấu ngẫu nhiên là một biến ngẫu nhiên mà tích của nó với lợi nhuận từng tài sản có cùng giá trị kỳ vọng trong điều kiện…

Hợp đồng tương laiHọc máyĐầu tư theo yếu tốKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu minh họa một lớp trung gian của nhà môi giới, kiểm tra lệnh và trạng thái danh mục trước khi chuyển tiếp giao dịch. Các biện pháp kiểm soát gồm giới hạn số cổ phiếu và giá trị cho từng lệnh, giới hạn mức độ rủi ro vị thế, giới hạn tần suất đặt lệnh,…

Quản lý rủi roXác định quy mô vị thếKhớp lệnhKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Phân tích này kiểm tra liệu dữ liệu thanh toán có thể hỗ trợ một chiến lược hợp đồng tương lai CME theo mặt cắt ngang hằng tuần trước khi khớp bất kỳ mô hình nào hay không. Phân tích kiểm tra xem có đủ sản phẩm được báo giá vào các ngày tái cân bằng để tạo…

Hợp đồng tương laiChiến lược hưởng lợi từ lợi suất nắm giữQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này đánh giá các chiến lược mua nhóm decile cao và bán nhóm decile thấp hàng tháng, được xây dựng từ đặc trưng doanh nghiệp US, so sánh mô hình tuyến tính, tăng cường gradient và phương pháp nhân tố tiềm ẩn với độ trễ dữ liệu kế toán…

Cổ phiếuThị trường MỹĐầu tư theo yếu tốHọc máy
Machine Learning for Trading

Sổ tay này so sánh cơ sở dữ liệu nhúng, máy chủ, đa dụng và chuyên về giao dịch trên các tác vụ chuỗi thời gian tài chính: ghi hàng loạt, quét toàn bộ, truy vấn theo cửa sổ thời gian, tổng hợp OHLCV và căn chỉnh giao dịch với báo giá. Bài học chính là bố cục…

Kiểm định quá khứThống kêVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Tài liệu hướng dẫn này so sánh mô hình ngẫu nhiên tham số và phương pháp bootstrap để tạo các đường đi tài chính tổng hợp. Nội dung bao gồm chuyển động Brown hình học, khuếch tán có bước nhảy, hồi quy về trung bình, biến động ngẫu nhiên Heston và GARCH, cùng…

Thống kêBiến độngQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Phân tích này so sánh ba cách chuyển dự báo lợi suất có dấu của mô hình thành vị thế nhị phân: ngưỡng cố định bằng không, phân vị trượt cho từng mã và phân vị chéo giữa các mã. Phân tích áp dụng các quy tắc cho dự báo xác thực đã đăng ký đối với ETF và hợp…

Học máyKhớp lệnhKiểm định quá khứTiền mã hóa
Machine Learning for Trading

Mô-đun này điều phối việc khớp và đánh giá theo kiểm thử cuốn chiếu cho một số mô hình nhân tố tiềm ẩn, gồm thành phần chính, thành phần chính có biến công cụ và autoencoder nơ-ron. Mô-đun chuẩn bị dữ liệu bảng và các fold, gọi bộ chạy riêng cho từng mô…

Đầu tư theo yếu tốHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay này đo lường ảnh hưởng của việc thay đổi chi phí giao dịch tính theo tỷ lệ đến một chiến lược FX được chọn qua xác thực cho mỗi nhãn lợi suất. Trước tiên, sổ tay chọn chiến lược gốc từ các ứng viên tín hiệu, phân bổ và lớp phủ rủi ro, sau đó chỉ thay…

Ngoại hốiKiểm định quá khứKhớp lệnhQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Phân tích này giải thích cách đọc hệ số thông tin chéo (IC) cho mô hình hợp đồng tương lai CME và mối liên hệ của chúng với các kiểm thử danh mục sau đó. Phân tích tính tương quan thứ hạng giữa lợi suất dự báo và lợi suất thực tế của từng ngày, rồi lấy trung…

Hợp đồng tương laiThống kêHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay này đánh giá liệu dữ liệu ETF lịch sử có thể hỗ trợ chiến lược xếp hạng hàng tháng trước khi xây dựng mô hình hoặc dự báo hay không. Sổ tay kiểm tra điều kiện đủ tiêu chuẩn tại từng thời điểm dựa trên thanh khoản năm trước, đếm số quỹ sẵn có vào ngày…

Cổ phiếuKiểm định quá khứKhớp lệnhThống kê
Machine Learning for Trading

Tài liệu giải thích cách Tỷ số Sharpe đã hiệu chỉnh (DSR) điều chỉnh Sharpe của chiến lược được chọn để tính đến số chiến lược đã kiểm tra, mức độ biến thiên giữa các ước lượng Sharpe và phân phối lợi suất không chuẩn. Tài liệu đối chiếu chỉ số này với phép…

Kiểm định quá khứThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này giới thiệu kiểm thử lịch sử dạng vector hóa bằng VectorBT thông qua quy tắc hồi quy về trung bình chỉ mua RSI trên dữ liệu thị trường hợp đồng vĩnh cửu Bitcoin. Notebook tính RSI dựa trên giá đóng cửa, vào lệnh khi chỉ số của ngày trước đó thấp…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuHồi quy về trung bìnhChỉ báo kỹ thuật
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh sáu phương pháp phân bổ trên các chiến lược hợp đồng vĩnh cửu tiền mã hóa đã vượt qua phễu sàng lọc cơ sở. Notebook giữ nguyên dự báo và quy tắc vào lệnh của từng chiến lược, rồi thay đổi cách phân bổ vốn: một phương pháp dùng điểm số mô…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuXác định quy mô vị thếXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Mô-đun này xác định cách tập hợp trường lựa chọn trên tập giữ lại qua các giai đoạn kiểm định và nhãn chiến lược. Mô-đun xử lý các sai khác có thể khiến tập ứng viên đã cố định và quá trình dựng lại theo cách vận hành chọn cấu hình khác nhau, hoặc khiến phân…

Kiểm định quá khứQuản lý rủi roXây dựng danh mụcThống kê
Machine Learning for Trading

Notebook này khảo sát điều chuẩn mô hình tuyến tính cho tập hợp các cặp tiền tệ có lợi suất liên hệ với nhau vì mỗi cặp là tỷ giá giữa các đồng tiền dùng chung. Notebook phân biệt tính đa cộng tuyến của đặc trưng, vốn có thể được ridge, lasso và elastic net…

Ngoại hốiThống kêHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh tìm kiếm lưới toàn diện với bộ lấy mẫu TPE của Optuna để tinh chỉnh mô hình LightGBM dự báo lợi suất. Trước tiên, hai phương pháp có cùng ngân sách thử nghiệm trên cùng một lưới tham số rời rạc; phương pháp liệt kê bao phủ mọi tổ hợp,…

Học máyKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu tình huống này xem xét liệu thông tin từ quyền chọn niêm yết có thể giúp chọn cổ phiếu S&P 500 hay không. Nghiên cứu kết hợp giá cổ phiếu hằng ngày với mức biến động hàm ý, độ lệch, cấu trúc kỳ hạn và các thước đo phần bù rủi ro phương sai của…

Cổ phiếuQuyền chọnKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook này dùng mức biến động thuận lợi tối đa (MFE) và mức biến động bất lợi tối đa (MAE) để xác định độ rộng nhãn ba rào cản dựa trên đường đi giá quan sát được. Với vị thế vào lệnh tại giá đóng cửa của một thanh giá, notebook đo biến động thuận lợi nhất…

Cổ phiếuHợp đồng tương laiTiền mã hóaBiến động
Machine Learning for Trading

Phân tích này xem xét liệu dữ liệu có thể hỗ trợ một chiến lược hợp đồng vĩnh cửu tiền mã hóa chéo mặt cắt trước khi khớp mô hình hoặc tạo dự báo hay không. Cách tiếp cận được đề xuất xếp hạng hợp đồng theo mức premium tại mỗi lần thanh toán funding, sau đó…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuThống kêKiểm định quá khứ