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

653 tài liệu

Machine Learning for Trading

Sổ tay này giải thích thanh mất cân bằng theo tick và khối lượng, sau đó so sánh các cách tiếp cận ngưỡng thích ứng, ngưỡng cố định và cửa sổ cuốn chiếu trên dữ liệu giao dịch NVDA. Mất cân bằng tick tích lũy hướng giao dịch có dấu cho đến khi đạt ngưỡng;…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này trình bày cách mô tả việc chuyển lợi suất gộp thành hiệu suất ròng bằng cách mô hình hóa riêng ma sát giao dịch, chi phí tài trợ và chi phí quỹ. Cấu trúc chi phí có tham số tính chi phí giao dịch từ vòng quay và quy mô giao dịch, chi phí tài…

Cổ phiếuKhớp lệnhQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này phân tích sổ lệnh NASDAQ được tái dựng để mô tả chênh lệch giá và độ sâu trong ngày tại mức giá mua tốt nhất và giá bán tốt nhất, sau đó xem xét liệu mất cân bằng dòng lệnh có liên quan đến lợi suất ở khoảng thời gian kế tiếp hay không. Chênh…

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

Nghiên cứu tình huống này giải thích vì sao không thể kiểm thử lệnh dừng lỗ, trailing stop và các lớp phủ ở cấp vị thế khác cho danh mục đặc tính doanh nghiệp US được xây dựng từ quan sát hàng tháng. Backtest véc-tơ hóa áp dụng một véc-tơ trọng số cho lợi…

Cổ phiếuQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này dùng hồi quy tuyến tính làm mô hình cơ sở để dự báo lợi suất NASDAQ-100 từ các đặc trưng vi cấu trúc ở cấp độ phút. Vì các thước đo chênh lệch giá mua bán và mất cân bằng lệnh chồng lấn giữa các khoảng nhìn lại, ma trận đặc trưng có tính đa…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngHọc máyThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này trình bày quy trình lựa chọn cách mô hình hóa chuỗi thời gian tài chính. Quy trình bắt đầu bằng đồ thị giá và lợi suất SPY, mức VIX và phân phối lợi suất để nhận diện mức giá trôi dạt, biến động theo cụm và đuôi dày. Tiếp đó, quy trình kết…

Thống kêBiến độngChỉ báo kỹ thuậtCổ phiếu
Machine Learning for Trading

Cấu hình này quy định một thí nghiệm xếp hạng và tái cân bằng ETF chỉ nắm vị thế mua. Cấu hình xác định một tập rộng gồm 100-ETF, bao trùm các mức độ tiếp xúc với cổ phiếu, trái phiếu, hàng hóa và các khu vực, với quyết định hằng tháng và thực thi ở phiên mở…

Cổ phiếuĐa tài sảnKiểm định quá khứKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Nghiên cứu bảng dữ liệu cổ phiếu US này dùng mô hình tuyến tính có phạt làm phương án cơ sở để dự báo lợi nhuận kỳ hạn từ các đặc trưng quan sát tại giá đóng cửa. Tập đặc trưng chứa các phép đo động lượng và biến động chồng lấp, tạo ra đa cộng tuyến có thể…

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

Sổ ghi chép này điều chỉnh Word2Vec skip-gram cho dữ liệu nắm giữ cổ phiếu của tổ chức. Sổ ghi chép xem danh mục của mỗi tổ chức như một câu, mã cổ phiếu là token và các vị thế được sắp theo giá trị nắm giữ đã báo cáo; thứ tự vị thế được dùng làm thứ tự từ…

Cổ phiếuHọc máyXây dựng danh mụcThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này giải thích vì sao giá cổ phiếu thô có thể tạo ra lợi nhuận sai lệch khi đi qua ngày chia tách cổ phiếu hoặc ngày trả cổ tức tiền mặt. Sổ ghi chép mô tả điều chỉnh ngược, tức điều chỉnh quy mô giá lịch sử theo các hành động doanh nghiệp diễn…

Cổ phiếuThống kêKiểm định quá khứThị trường Mỹ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này kiểm tra liệu xác định quy mô vị thế dựa trên mô hình có cải thiện so với phân bổ trọng số bằng nhau trong chiến lược đặc tính doanh nghiệp US hay không. Sổ ghi chép so sánh phân bổ theo điểm số, trong đó phân bổ nhiều hơn cho các mã có điểm…

Cổ phiếuXác định quy mô vị thếXây dựng danh mụcKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này so sánh các cách thoát lệnh mua ETF: mục tiêu chốt lời và dừng lỗ cố định, dừng lỗ bám đuổi, ngưỡng theo ATR, tín hiệu học máy và các cách kết hợp. Sổ ghi chép xây dựng chỉ báo và mô phỏng giao dịch, sau đó tổng hợp lợi nhuận giao dịch, tỷ lệ…

Cổ phiếuQuản lý rủi roXác định quy mô vị thếBiến động
Machine Learning for Trading

Ghi chú xem dự báo ARIMA là các cột đầu vào cho mô hình ở bước sau, thay vì dự báo độc lập. Mô hình được khớp với lợi nhuận ETF; kiểm tra tính dừng và chẩn đoán tự tương quan được dùng để đề xuất bậc, còn các bậc ứng viên được so sánh bằng tiêu chí thông tin…

Cổ phiếuHọc máyThống kêKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Tài liệu mô tả cách chuyển cửa sổ lợi nhuận ETF cuốn chiếu thành ảnh hai kênh cho mạng nơ-ron tích chập thông thường. Trường góc Gramian ánh xạ các quan sát đã chuẩn hóa thành góc và ghi lại quan hệ góc theo cặp; trường chuyển trạng thái Markov chia quan sát…

Cổ phiếuHọc máyChỉ báo kỹ thuậtThống kê
Machine Learning for Trading

Tài liệu giới thiệu bộ dữ liệu bảng cổ phiếu US hằng tháng của Chen, Pelger và Zhu, dùng làm chuẩn đối chiếu cho các mô hình định giá tài sản. Tài liệu mô tả 46 đặc trưng doanh nghiệp được nhóm theo chủ đề kinh tế, lợi nhuận vượt trội tháng kế tiếp và các…

Cổ phiếuThị trường MỹĐầu tư theo yếu tốThống kê
Machine Learning for Trading

Ghi chú trình bày quy trình mô tả đặc điểm chuỗi thị trường trước khi lập mô hình. Quy trình bắt đầu bằng đồ thị giá và lợi nhuận SPY, mức VIX và phân phối lợi nhuận để nhận diện xu hướng, hiện tượng biến động theo cụm và đuôi dày. Tiếp đó, ghi chú giải…

Cổ phiếuThống kêBiến độngQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Ghi chú dùng lợi nhuận hằng ngày của SPY để giải thích phân tích miền tần số và giới hạn của phương pháp này khi tạo đặc trưng giao dịch. Phân rã wavelet tách biến động thành các dải ở thang thời gian ngày càng chậm, còn ước tính phổ mô tả cách biến động lợi…

Cổ phiếuThống kêBiến độngChỉ báo kỹ thuật
Machine Learning for Trading

Ghi chú khảo sát EdgarTools để khám phá hồ sơ SEC và trích xuất dữ liệu công ty có cấu trúc. Nội dung giải thích cách nhận diện đơn vị nộp hồ sơ bằng CIK ổn định, truy xuất hồ sơ theo biểu mẫu và chuyển báo cáo thường niên gắn thẻ XBRL thành bảng báo cáo tài…

Cổ phiếuThị trường MỹKiểm định quá khứGiao dịch theo sự kiện
Machine Learning for Trading

Ghi chú này mô tả quy trình chuyển các bản công bố MD&A hàng quý của các công ty thuộc S&P 500 thành đặc trưng giao dịch. Ngày hồ sơ được chấp nhận làm mốc thời điểm; nhiều hồ sơ của một công ty cùng ngày được gộp, chỉ giữ kỳ mới nhất. Quy trình tạo hai tín…

Cổ phiếuHọc máyTâm lý thị trườngThống kê
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

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 mô tả cách khớp mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn với các đặc trưng vi cấu trúc NASDAQ-100 ở tần suất một phút để dự đoán lợi suất tương lai ở nhiều khoảng thời gian. Mô hình xử lý tuần tự từng bước một chuỗi dữ liệu quá khứ, học cách giữ lại những quan…

Học máyCổ phiếuGiao dịch tần suất caoKiểm định quá khứ
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

Nghiên cứu tình huống này dùng mô hình tuyến tính làm đường cơ sở để dự báo lợi suất kỳ tới trên một bảng dữ liệu cổ phiếu US rộng. Nội dung giải thích vì sao các đặc trưng giá và khối lượng chồng lấn tạo ra đa cộng tuyến, khiến hệ số bình phương tối thiểu…

Cổ phiếuThị trường MỹHọc máyThống kê