| BÀI VIẾT

Học lập trình python chuyên nghiệp đòi hỏi khả năng tái cấu trúc code (refactoring), chuyển đổi các script viết tay lộn xộn thành các module sạch sẽ, tái sử d
Xử lý dữ liệu lớn (big data) dễ dẫn đến lỗi tràn bộ nhớ (Out of Memory). Một data analyst cần biết cách tối ưu kiểu dữ liệu và giải phóng RAM đúng lúc.
Vòng lặp qua hàng triệu dòng dữ liệu trên DataFrame rất chậm. Hãy sử dụng Vectorization của Pandas để tính toán đồng thời trên toàn bộ cột, tăng tốc code lên
Không sử dụng lệnh print để hiển thị trạng thái của bot chạy dài hạn. Sử dụng module logging chuẩn để ghi lại lịch sử hoạt động có phân cấp độ nghiê
Paper trading (chạy demo với giá thật) giúp phát hiện các lỗi về độ trễ mạng và trượt giá (slippage) — những yếu tố không thể thấy được khi backtest quá k
Pandas nhanh và tối ưu cho tính toán vector hóa. Backtrader mạnh mẽ cho các chiến lược có quản lý vị thế, lệnh chờ phức tạp. Hãy chọn đúng công cụ khi học l
Viết riêng một công cụ backtest gọn nhẹ bằng Pandas giúp data analyst tùy biến linh hoạt các quy tắc giao dịch mà không phụ thuộc vào thư viện bên ngoài. 📌 Mu
Đối với hệ thống giao dịch tự động, lỗi kết nối mạng là không thể tránh khỏi. Sử dụng cấu trúc try/except chặt chẽ giúp bot tự phục hồi thay vì bị c
Khi học lập trình python cho hệ thống chạy liên tục, bạn cần lưu trữ trạng thái vị thế xuống ổ đĩa (disk) để đề phòng trường hợp bot bị dừng đột ng
Một hệ thống giao dịch tự động hoạt động tin cậy cần một kiến trúc mã nguồn rõ ràng, tách biệt giữa phần xử lý dữ liệu và phần thực thi lệnh. 📌