Phân tích chuyên sâu về AI trading, phân tích thị trường và tương lai của DeFi.
Browse collections →Nothing found. Try a different query.
Một nghiên cứu có kiểm soát về các rò rỉ look-ahead tinh vi âm thầm thổi phồng backtest. Với lợi thế thực bằng không, một fill cùng nến tạo ra Sharpe hàng năm +14.8 từ nhiễu thuần túy; một lần nhìn trộm chỉ báo lệch một nến, +4.8. Phân loại đầy đủ, các mức độ đo được, và cách phát hiện từng rò rỉ trước khi nó khiến bạn mất tiền.
Năm cách triển khai của cùng một sweep tham số 80 combo, tất cả được xác minh cho ra PnL giống hệt nhau: pandas rolling.apply mất 69.9 giây, numpy 3.1, numba 2.0, numba song song 0.23 — mức tăng tốc đo được 298x trên Apple M2 Max mà không đổi bất kỳ phần cứng nào, và vẫn còn ~13x so với baseline vector hóa có năng lực. Mỗi bậc mang lại điều gì, tại sao GPU không phải là mảnh ghép còn thiếu, và nút thắt cổ chai thực sự trong tìm kiếm tham số quy mô lớn nằm ở đâu.
Cách chúng tôi xây dựng researcher.marketmaker.cc — một kho lưu trữ nghiên cứu quant hợp nhất, có thể tìm kiếm toàn văn (bài báo arXiv, repo GitHub, blog quant, script Pine của TradingView) mà con người duyệt và AI agent truy vấn qua MCP.
Phân tích chuyên sâu về algo-investor-skills — một bộ kỹ năng Claude Code đưa chiến lược algotrading từ các dữ kiện thô đã đo lường đến một đề xuất gọi vốn đã được kiểm toán, đặt sự trung thực lên hàng đầu. Sáu kỹ năng ghép nối được, một động cơ mô hình tài chính, một gói chứng minh kiểm chứng độc lập, và một cổng kiểm toán nhà đầu tư hoài nghi bắt buộc không bao giờ bịa ra một con số.
Một chiến lược có kỳ vọng toán dương vẫn có thể làm cháy tài khoản nếu chọn sai kích thước đặt cược. Phân tích tiêu chí Kelly từ việc suy ra công thức đến danh mục chiến lược: vì sao full Kelly nguy hiểm, cách Kelly phân số mang lại 75% mức tăng trưởng với một nửa độ biến động, và một máy tính tương tác cho thấy tỷ lệ Kelly thay đổi lợi nhuận và rủi ro như thế nào.
Phân tích chuyên sâu về daily_stock_analysis của ZhuLinsen — một hệ thống mã nguồn mở thu thập dữ liệu thị trường trên cổ phiếu A, Hồng Kông, Mỹ và nhiều thị trường khác, chạy phân tích kỹ thuật và tin tức qua LLM, rồi đẩy một 'bảng điều khiển quyết định' có cấu trúc đến ứng dụng nhắn tin của bạn vào mỗi ngày giao dịch. Kiến trúc, dự phòng dữ liệu, chiến lược agent, hạn chế.
Cách Temporal Fusion Transformer của Google mang lại khả năng dự báo đa tầm nhìn có thể diễn giải cho quản lý danh mục định lượng, với lựa chọn biến dựa trên attention, đầu ra phân vị và một pipeline pytorch-forecasting hoàn chỉnh.