Trong Quantitative Trading, dữ liệu là “dầu mỏ”. Nếu dữ liệu bẩn, mô hình của bạn sẽ cho ra kết quả sai lệch (Garbage In, Garbage Out).
Các bước quan trọng trong xử lý dữ liệu:
1. Thu thập (Scraping/API): Lấy dữ liệu từ các sàn giao dịch hoặc các nhà cung cấp dữ liệu lớn.
2. Làm sạch (Cleaning): Xử lý dữ liệu khuyết thiếu, loại bỏ nến ảo (ghost bars).
3. Đồng bộ (Normalization): Đảm bảo dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có cùng định dạng và múi giờ.
Quy trình này sẽ được hướng dẫn tỉ mỉ tại Hướng Nghiệp Dữ Liệu, giúp bạn tiết kiệm hàng trăm giờ tự mày mò.
Đặng Trí Thanh
Giám đốc Công nghệ · DNT Digital · Giảng viên HNDL
1.344
Bài viết
15.4k
Người theo dõi
120k+
Lượt đọc
Đặng Trí Thanh — Founder & CTO · Hướng Nghiệp Dữ Liệu - DNT Digital. Chuyên đào tạo và triển khai thực chiến Python, MT5 và hệ thống bot auto trading / IB cho học viên và doanh nghiệp.
