Blog

Cách độ phân giải dữ liệu thích ứng tăng tốc backtest và tiết kiệm lưu trữ: drill-down từ 1m xuống 1s, 100ms và giao dịch thô chỉ ở nơi giá biến động đáng kể hoặc khối lượng tăng đột biến, không phải trên toàn bộ chuỗi lịch sử.

Cách tính trước các khung thời gian và chỉ báo từ nến phút, lưu vào parquet, và sử dụng chúng để kiểm thử hàng loạt chiến lược mà không cần tính toán lại thừa.

Tại sao một lần phân chia train/test không bảo vệ được khỏi overfitting, cách walk-forward optimization kiểm tra tính bền vững của tham số một cách có hệ thống, và tại sao chiến lược với +3342% PnL@ML trên 21 tham số là một quả bom hẹn giờ nếu thiếu WFO.

Tại sao 10 cặp crypto không mang lại đa dạng hóa gấp 10 lần, cách tính effective_N qua correlation_factor, và bạn thực sự cần theo dõi bao nhiêu cặp để đạt 80-90% mức sử dụng slot của orchestrator.

So sánh chi tiết Polars và Pandas trên các tác vụ algotrading: benchmark cho lọc, tổng hợp, tính toán tín hiệu rolling, I/O và mức tiêu thụ bộ nhớ. Kiến trúc hybrid Polars + Numba để đạt hiệu suất backtest tối đa.

Tại sao tìm ra các tham số chiến lược tốt nhất chỉ là nửa công việc. Cách phân biệt trực quan và định lượng một plateau ổn định với một đỉnh nhọn mong manh, và tại sao các biểu đồ đường đồng mức Optuna là bước bắt buộc trước khi đưa chiến lược đã tối ưu vào production.

Tại sao tìm kiếm toàn bộ không thể thực hiện với 12+ tham số, cách coordinate descent bỏ lỡ các tương tác, và cách Optuna với TPE sampler tìm ra trong 500 vòng lặp những gì OAT không thể tìm trong 96. Ví dụ code thực tế, so sánh sampler và tối ưu hóa đa mục tiêu.