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 minh họa một chu trình vận hành cho chiến lược cổ phiếu ETF: làm mới dữ liệu thị trường, tính các đặc trưng tài chính, huấn luyện lại mô hình Ridge, tạo dự báo chéo mặt cắt hiện tại, chạy lại chúng qua công cụ backtest và chuẩn bị một rổ được…

Cổ phiếuHọc máyKhớp lệnhKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook này so sánh hai thiết kế Transformer để dự báo lợi suất ETF trong kỳ hạn 21 ngày từ các đặc trưng động lượng quá khứ. PatchTST nhóm các ngày liên tiếp thành từng đoạn, đưa những chuỗi ngắn thể hiện hình dạng cục bộ vào mỗi token. Ngược lại,…

Cổ phiếuHọc máyĐộng lượngKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook giải thích cách mã hóa tự động có điều kiện mở rộng PCA có biến công cụ để mô hình hóa lợi suất ETF. Cả hai phương pháp đều ánh xạ đặc trưng quỹ thành mức phơi nhiễm với nhân tố rồi kết hợp mức phơi nhiễm đó với lợi suất nhân tố; mã hóa tự động thay…

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

Phép đối chiếu này so sánh CSV, Parquet, Feather (Arrow IPC) và HDF5 trên cùng một bảng dữ liệu OHLCV được tạo theo cách tất định. Phép đo gồm thời gian ghi, thời gian đọc và vật chất hóa dữ liệu, kích thước tệp và tác động của việc chỉ đọc các cột được…

Cổ phiếuKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu đặc trưng ETF này xây dựng ba đầu vào suy ra từ mô hình: mô hình Markov ẩn (HMM) để ước tính chế độ thị trường, giá đã được lấy sai phân phân số của các quỹ tham chiếu và biến động có điều kiện 1,1(GARCH) cho từng ETF. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng để…

Cổ phiếuBiến độngHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Hướng dẫn này so sánh các ngưỡng cắt lỗ và chốt lời cố định, lệnh dừng lỗ trượt, lệnh thoát theo ATR, tín hiệu thoát lệnh bằng học máy và các cách kết hợp trên dữ liệu SPY hằng ngày. Các ngưỡng cố định được thiết lập tương đối với giá vào lệnh; khoảng trống…

Cổ phiếuQuản lý rủi roChỉ báo kỹ thuậtKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu này so sánh cây được huấn luyện bằng phương pháp tăng cường gradient với mô hình tuyến tính có phạt để xếp hạng các cặp tiền tệ theo lợi suất tương lai. Động cơ là cây có thể biểu diễn các quan hệ có điều kiện, chẳng hạn dùng động lượng ở một chế…

Ngoại hốiHọc máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô tả bộ dữ liệu cổ phiếu US theo ngày, bao phủ khoảng 3,200 công ty từ 1962 đến tháng Ba 2018. Dữ liệu có cả các công ty đã bị hủy niêm yết, hữu ích cho nghiên cứu lịch sử khi việc loại bỏ các công ty thất bại hoặc bị hủy niêm yết có thể làm sai…

Cổ phiếuThị trường MỹKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô tả bộ dữ liệu cổ phiếu US theo ngày, lấy từ kho Wiki Prices của NASDAQ Data Link. Bộ dữ liệu bao phủ hàng nghìn công ty từ 1962 đến tháng Ba 2018 và có cả các công ty đã bị hủy niêm yết, nên hữu ích cho nghiên cứu lịch sử cần giảm thiên lệch sống…

Cổ phiếuThị trường MỹKiểm định quá khứ
arXiv papers

Tài liệu so sánh giao dịch lưới truyền thống với một phương pháp động trên thị trường tiền mã hóa. Trước tiên, tài liệu phân tích giá trị kỳ vọng của lưới thông thường theo các giả định đơn giản và kết luận lợi nhuận kỳ vọng xấp xỉ bằng không. Sau đó, tài…

Tiền mã hóaGiao dịch lướiKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
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 này tìm hiểu vì sao hai hệ thống kiểm thử lịch sử có thể cho kết quả khác nhau từ các tín hiệu giống hệt nhau. Notebook giữ cố định một chiến lược ETF ETF đã tính trước, tạo danh mục xác định từ dự báo và thay đổi từng cài đặt thực thi một. Các cài…

Kiểm định quá khứKhớp lệnhVi cấu trúc thị trườngXác định quy mô vị thế
Machine Learning for Trading

Notebook so sánh các mô hình LightGBM trên bảng dữ liệu cổ phiếu US qua ba kỳ hạn lợi suất. Lưới kiểm định thay đổi số lá cây và hàm mất mát, sau đó chấm điểm mỗi cấu hình tại nhiều mốc số lượng cây. Phần thảo luận giải thích cách cây nông có thể học tương…

Cổ phiếuHọc máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Notebook đánh giá các dự báo xác thực từ nghiên cứu cổ phiếu và quyền chọn bằng cách chuyển chúng thành danh mục cổ phiếu chỉ mua. Notebook dùng đường cơ sở top-K tỷ trọng bằng nhau, so sánh một số mức độ tập trung danh mục và tuân theo nhịp ra quyết định…

Cổ phiếuQuyền chọnKiểm định quá khứXây dựng danh mục
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

Notebook so sánh phương pháp tỷ trọng bằng nhau, nghịch đảo biến động, phương sai tối thiểu và cân bằng rủi ro phân cấp với cùng một tập ETF ETF, dự báo, lịch tái cân bằng và quy trình kiểm thử lịch sử. Mô hình Ridge cuốn chiếu xếp hạng ETF dựa trên động…

Xây dựng danh mụcKiểm định quá khứQuản lý rủi roHọc máy
Machine Learning for Trading

Mô-đun tiện ích này cung cấp các công cụ thống kê để chẩn đoán bảng dữ liệu giao dịch. Phương pháp tự tương quan tính đường cong trong từng thực thể trước khi gộp kết quả giữa các thực thể, tránh tạo ra sự phụ thuộc giả giữa cuối chuỗi của thực thể này với…

Thống kêKiểm định quá khứVi cấu trúc thị trườngCổ phiếu
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 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 minh họa cách kiểm tra sai lệch nhìn trước bằng giá ETF và chuỗi dữ liệu kinh tế vĩ mô. Notebook cho thấy đường trung bình động căn giữa bao gồm các quan sát tương lai, có thể bám quá sát những điểm đảo chiều của giá và thiếu phần đuôi gần nhất vì…

Cổ phiếuThống kêKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Phân tích thăm dò này mô tả bảng dữ liệu OANDA bốn giờ gồm 20 cặp tiền tệ và giải thích cách diễn giải dữ liệu. Phân tích phân biệt các cặp trực tiếp, gián tiếp và chéo theo vị trí của đồng đô la, cho thấy vì sao phải đảo ngược báo giá trực tiếp trước khi…

Ngoại hốiVi cấu trúc thị trườngThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Mô-đun mô hình hóa dùng chung này hỗ trợ quy trình nghiên cứu định lượng bằng cách tải đặc trưng, nhãn, dữ liệu thời gian và cấu hình, sau đó chuẩn bị các fold xác thực chéo kiểm thử cuốn chiếu. Thiết kế nhấn mạnh khả năng tái lập và nguồn gốc dữ liệu: mã…

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

Notebook này trình bày cách chuyển văn bản Thảo luận và Phân tích của Ban lãnh đạo trong hồ sơ SEC 10-Q hàng quý thành hai tín hiệu cổ phiếu tiềm năng. FinBERT chấm điểm các đoạn văn bản theo sắc thái tích cực, trung tính hoặc tiêu cực; điểm các đoạn được…

Cổ phiếuHọc máyTâm lý thị trườngThống kê
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