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

599 tài liệu

Machine Learning for Trading

Notebook so sánh các quy tắc phân bổ danh mục cho chiến lược quyền chọn S&P 500 bán straddle. Các mã được chọn và những thiết lập chiến lược khác được giữ cố định; đường cơ sở phân bổ đều được thay bằng các bộ phân bổ sử dụng dự đoán mô hình hoặc ước lượng…

Quyền chọnCổ phiếuXây dựng danh mụcXác định quy mô vị thế
Machine Learning for Trading

Chương này khảo sát học sâu cho chuỗi thời gian qua một câu hỏi thực tiễn: khi nào thứ tự quan sát chứa thông tin mà dự đoán chéo bỏ lỡ, và thiết kế mô hình nào có thể tận dụng thông tin đó? Nội dung bao gồm mạng hồi tiếp và gánh nặng huấn luyện tuần tự, các…

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

Phân tích chỉ đọc này tập hợp dự đoán kiểm định từ nhiều nhóm mô hình để đánh giá chúng có đầy đủ hay không, xếp hạng cổ phiếu tốt đến đâu, kỹ năng xếp hạng có duy trì qua các fold hay không và các mô hình có vẻ tương tự đóng góp thông tin riêng biệt hay…

Cổ phiếuThống kêQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay dùng SHAP để giải thích dự báo lợi suất ETF từ hồi quy Ridge. Với mô hình tuyến tính, quy thuộc đặc trưng có mối liên hệ dạng đóng với các hệ số đã khớp và độ lệch so với giá trị đặc trưng nền, cho phép phân tích kiểm tra bộ giải thích bằng một phép…

Cổ phiếuHọc máyThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ tay mô tả cách tạo tập dự báo ngoài mẫu cho một mô hình quyền chọn S&P 500 đã được chọn trước đó. Sổ tay cố định cấu hình bằng kết quả xác thực, huấn luyện lại cấu hình đó trên dữ liệu trước giai đoạn giữ lại và đăng ký dự báo cho khoảng giữ lại. Kiểm tra…

Quyền chọnKiểm định quá khứQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ tay kiểm thử thiết kế lệnh thoát gồm hai mô hình trên dữ liệu hợp đồng vĩnh cửu theo giờ của BTC, ETH và SOL. Bộ phân loại vào lệnh nhận diện lợi suất tương lai cao bất thường; xác suất dự báo của nó sau đó được kết hợp với các đặc trưng kỹ thuật trong…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuHọc máyKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Chương này trình bày quản trị rủi ro như một phần của thiết kế chiến lược và hoạt động thực tế. Nội dung bao gồm đo lường rủi ro đuôi bằng giá trị rủi ro và giá trị rủi ro có điều kiện, độ sâu và thời gian phục hồi của mức sụt giảm, phân rã mức độ phơi…

Quản lý rủi roBiến độngKiểm định quá khứXây dựng danh mục
Machine Learning for Trading

Sổ tay đánh giá lợi suất nhân tố đã công bố như những thành phần tiềm năng của danh mục đầu tư. Sổ tay tách biệt ba câu hỏi: lợi suất trung bình của một nhân tố có vượt qua ngưỡng thống kê khắt khe hay không; các nhân tố có đa dạng hóa lẫn nhau vì những lý…

Đầu tư theo yếu tốThống kêXây dựng danh mụcQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Sổ tay này đánh giá các lệnh thoát ở cấp vị thế trên các vị thế hợp đồng tương lai vĩnh cửu tiền mã hóa được chọn từ một giai đoạn phân bổ trước đó. Sổ tay xác định mức dừng lỗ cố định, dừng lỗ động gắn với mức giá tốt nhất của từng vị thế và thoát theo thời…

Tiền mã hóaHợp đồng tương lai vĩnh cửuQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ tay này so sánh các lớp phủ rủi ro trong những kiểm thử lịch sử của các nghiên cứu tình huống, gồm quy tắc dừng lỗ, dừng lỗ động, giới hạn lỗ, ngắt khi sụt giảm và mục tiêu biến động. Sổ tay tải kết quả lớp phủ của từng nghiên cứu, chọn đường cơ sở từ…

Quản lý rủi roKiểm định quá khứXây dựng danh mụcThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ tay này xây dựng hệ thống dự báo gồm bốn giai đoạn: nhóm tác nhân nghiên cứu, tổng hợp xác suất, tranh luận đối kháng và giám sát viên xác định các điểm bất đồng, tìm kiếm bằng chứng làm rõ rồi đưa ra xác suất cuối cùng. Ảnh hưởng của giám sát viên phụ…

Học máyThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook trình bày cách huấn luyện mạng sinh đối kháng (GAN) trên các đặc trưng ETF được thiết kế với quyền riêng tư vi sai. Notebook giới thiệu các tham số riêng tư epsilon và delta, giải thích vì sao DP-SGD cắt gradient của từng bản ghi trước khi tổng hợp…

Học máyThống kêQuản lý rủi roCổ phiếu
Machine Learning for Trading

Notebook áp dụng suy luận bình phương tối thiểu thông thường cổ điển cho các đặc trưng ETF và lợi suất tương lai. Notebook xem xét ước tính hệ số, sai số chuẩn, thống kê t, giá trị p và các kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan phần dư, tính không…

Cổ phiếuThống kêQuản lý rủi roHọc máy
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

Notebook này cho thấy cách tinh chỉnh quy tắc cắt lỗ, chốt lời và dừng lỗ kéo theo cho danh mục động lượng, đồng thời giữ lại một giai đoạn theo thứ tự thời gian để kiểm tra. Notebook so sánh các lượt quét tham số một chiều, lưới quy tắc kết hợp và các giá…

Quản lý rủi roKiểm định quá khứXác định quy mô vị thếĐộng lượng
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 cho thấy cách dùng mạng tương quan ước tính trong một giai đoạn để mô tả tập hợp cổ phiếu và xây dựng danh mục đa dạng hóa theo mạng. Notebook chọn các mã có thanh khoản chỉ bằng dữ liệu sẵn có trước khi đánh giá, chuyển tương quan lợi suất thành…

Cổ phiếuXây dựng danh mụcThống kêQuản lý rủi ro
Machine Learning for Trading

Notebook xây dựng bộ phân bổ LSTM, ánh xạ trực tiếp chuỗi lợi suất ETF và đặc trưng biến động cuốn chiếu thành trọng số danh mục không bán khống. Đầu ra softmax giữ cho trọng số không âm và vốn được đầu tư toàn bộ. Thay vì dự báo lợi suất rồi đưa các dự báo…

Học máyXây dựng danh mụcKiểm định quá khứQuản 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

Notebook xem tỷ lệ Sharpe là một ước tính có bất định do lấy mẫu. Notebook xây dựng khoảng tin cậy và các phép tính Sharpe xác suất có xét đến độ dài mẫu, độ lệch và độ nhọn, rồi dùng độ dài lịch sử thành tích tối thiểu và kế hoạch lực kiểm định để ước tính…

Thống kêQuản lý rủi roKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Mô-đun phân bổ dùng chung này chuyển dự báo chéo giữa các tài sản thành tỷ trọng danh mục. Mô-đun xếp hạng tài sản theo điểm số để chọn vị thế mua hoặc các nhóm đứng đầu và cuối cho danh mục mua bán hai chiều. Tỷ trọng vị thế có thể dựa trên độ rộng dự báo…

Xây dựng danh mụcXác định quy mô vị thếQuản lý rủi roThống 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

Tài liệu giải thích cách học máy kép (DML) ước tính liệu tỷ trọng khối lượng do bên mua khởi xướng có ảnh hưởng đến lợi nhuận tương lai sau khi tính đến chênh lệch giá, biến động ngắn hạn và lợi nhuận quá khứ hay không. Phương pháp lấy phần dư của cả biến…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngThống kêHọc máy