Blog

Khoảng dự báo không phụ thuộc phân phối với mức bao phủ được bảo đảm. Chúng tôi dùng split conformal, jackknife+ và adaptive conformal inference để hiệu chỉnh rủi ro giao dịch và định cỡ vị thế mà không cần giả định tham số.

Phân rã và dự báo spread bid-ask bằng ML — từ ước lượng ẩn của Roll đến gradient boosting và mạng neural — cùng những cạm bẫy về đơn vị, rò rỉ dữ liệu và benchmarking thường gặp trong môi trường thực tế.

Cách DeepLOB kết hợp CNN, mô-đun inception và LSTM để dự đoán biến động giá trung bình từ dữ liệu sổ lệnh thô — kiến trúc, các con số FI-2010 thực tế, và một bản tái hiện PyTorch hoạt động được.

Khám phá sâu vào Pipeline — thuật toán phân bổ tổng hợp mà chúng tôi xây dựng trên nền HRP. Cân bằng Rủi Ro Phân Cấp làm nền tảng, lớp phủ long/short được điều khiển bởi tín hiệu agent và độ tin cậy, và hiệu chỉnh rủi ro cuối cùng qua CVaR với điều chỉnh biến động Hull-White. Toàn bộ toán học từ đặc tả, cộng với cài đặt thực tế bằng Rust.

Một rổ tiền mã hóa, mười hai thuật toán phân bổ, một bài so sánh trung thực. Chúng tôi mã nguồn mở một bộ tối ưu hóa danh mục viết bằng Rust, chạy HRP, HERC, MVO, Black-Litterman, NCO, Entropy Pooling và nhiều hơn nữa thông qua một giao diện duy nhất — đây là cách mỗi thuật toán tư duy và lý do tại sao không có một người chiến thắng duy nhất.

Kiến trúc của OneTick — engine time-series cấp doanh nghiệp dành cho dữ liệu tick. Truy vấn DAG qua Event Processors, dữ liệu thời gian thực và lịch sử hợp nhất, giám sát thị trường (MiFID II, MAR, SEC), TCA, nghiên cứu quant, và so sánh với kdb+.

Phân tích kiến trúc chuyên sâu về TradingAgents — khung LangGraph mã nguồn mở, nơi các tác nhân LLM (nhà phân tích, nhà nghiên cứu, nhà giao dịch, quản lý rủi ro, quản lý danh mục) tranh luận có cấu trúc để đưa ra quyết định giao dịch.