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

1,798 tài liệu

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

Notebook dùng giao dịch và thông điệp lệnh suy ra từ NASDAQ ITCH để minh họa các mô hình vi cấu trúc thị trường. Notebook xem xét hiện tượng tự tương quan bậc một âm trong lợi suất giá giao dịch ở cấp tick, giải thích cách các giao dịch luân phiên ở giá mua…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhThống kê
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

Nghiên cứu tình huống về cổ phiếu US này phân biệt việc dự báo lợi suất tương lai với khẳng định rằng động lượng gây ra chúng. Nghiên cứu xem lợi suất của cổ phiếu trong năm trước, loại trừ tháng gần nhất, là biến tác động; lợi suất tương lai là kết quả; còn…

Cổ phiếuĐộng lượngHọc máyThống kê
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 này xây dựng một tác vụ tạo lập thị trường mô phỏng, trong đó tác nhân PPO chọn độ lệch báo giá và độ rộng chênh lệch. Xác suất khớp lệnh giảm khi báo giá cách xa giá giữa thị trường hơn, trong khi mất cân bằng lệnh ảnh hưởng đến cả việc khớp lệnh…

Tạo lập thị trườngHọc máyKhớp lệnhVi cấu trúc thị trường
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
Machine Learning for Trading

Notebook này kiểm tra liệu dữ liệu có thể hỗ trợ một chiến lược hợp đồng tương lai chéo theo tuần trước khi khớp mô hình nào hay không. Notebook mô tả thiết kế xếp hạng các sản phẩm CME, mua các hợp đồng xếp hạng cao nhất và bán các hợp đồng xếp hạng thấp…

Hợp đồng tương laiHàng hóaChiến lược hưởng lợi từ lợi suất nắm giữKhớp lệnh
Machine Learning for Trading

Notebook này mở rộng đánh giá đặc trưng ETF từ một kỳ hạn lợi suất sang quét mười đặc trưng và ba kỳ hạn, có hiệu chỉnh cho nhiều phép kiểm định. Sau đó, notebook áp dụng các chẩn đoán dựa trên cơ chế cho động lượng nhìn lại dài hạn 12-1 và đảo chiều ngắn…

Đa tài sảnĐộng lượngHồi quy về trung bìnhThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này ước tính liệu tỷ trọng khối lượng có dấu do bên mua khởi xướng có liên hệ với lợi suất 15 phút trong tương lai sau khi tính đến chênh lệch giá tương đối, biến động thực hiện gần đây và lợi suất tháng gần nhất hay không. Học máy kép dự đoán…

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

Sổ ghi chép này dùng Học máy kép (DML) để ước lượng tác động đã điều chỉnh của một thước đo động lượng ETF liên tục lên lợi suất tiếp theo, có kiểm soát biến động gần đây và dài hạn, chế độ thị trường và độ dốc đường cong lợi suất. Tài liệu so sánh hồi quy…

Học máyThống kêCổ phiếuĐộng lượng
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này giải thích Cân bằng rủi ro phân cấp (HRP), một phương pháp xây dựng danh mục nhằm hạn chế độ nhạy với các ước tính hiệp phương sai nhiễu. Tài liệu mô tả ba giai đoạn: phân cụm tài sản theo khoảng cách tương quan, sắp xếp lại theo cấu trúc…

Xây dựng danh mụcQuản lý rủi roKiểm định quá khứĐa tài sản
Machine Learning for Trading

Sổ tay này đánh giá các backtest ETF đã đăng ký trên toàn bộ quy trình chiến lược, từ tín hiệu và phân bổ đến chi phí và các lớp kiểm soát rủi ro. Sổ tay đọc các dự báo và backtest hiện có thay vì khớp mô hình hoặc bổ sung backtest mới, đồng thời tính các…

Đa tài sảnCổ phiếuXây dựng danh mụcKiểm định quá khứ
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này thiết lập lượt chạy dự báo LSTM cho một nghiên cứu tình huống các cặp FX. Mô hình duy trì trạng thái ẩn qua một chuỗi nhìn lại, còn sổ ghi chép xác định kiến trúc và thiết lập huấn luyện thông qua các công cụ cấu hình và lập kế hoạch nghiên…

Ngoại hốiHọc máyKiểm định quá khứThống kê
Machine Learning for Trading

Sổ ghi chép này dùng các bản ghi giao dịch suy ra từ NASDAQ ITCH để xem xét hoạt động giao dịch trong ngày. Tài liệu lấy mẫu lại từng giao dịch thành các thanh thời gian và so sánh khối lượng cổ phiếu, số giao dịch, giá cuối cùng và giá bình quân gia quyền…

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

Sổ ghi chép này giải thích tác động thị trường tăng theo quy mô lệnh như thế nào và dùng mô hình mức tham gia căn bậc hai để xem xét năng lực chiến lược. Tài liệu phân biệt các đầu vào có thể lấy từ dữ liệu thị trường, như biến động và khối lượng giao dịch…

Vi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhQuản lý rủi roXác định quy mô vị thế
Machine Learning for Trading

Hướng dẫn này giới thiệu hai nguồn dữ liệu tick sổ lệnh cổ phiếu US phục vụ nghiên cứu vi cấu trúc: sự kiện market-by-order của Databento và thông điệp TotalView-ITCH của NASDAQ. Tài liệu mô tả định dạng, đặc điểm độ bao phủ, quy mô dữ liệu ước tính và các…

Cổ phiếuVi cấu trúc thị trườngKhớp lệnhThị trường Mỹ