Danh mục: Tin tức

Tài chính hiện đại không còn chỗ cho những phán đoán cảm tính. Các quỹ đầu tư ngoại lớn như Renaissance Technologies hay Citadel thành công nhờ vào việc sử dụng các mô hình thống kê phức tạp được lập trình bằng Python. Tại sao Python là tiêu chuẩn của các quỹ quốc tế? Python […]

Chúc mừng bạn đã đi đến cuối Lộ trình tự học Quantitative Trading! Đây là một cột mốc quan trọng, đánh dấu sự chuyển mình từ một nhà giao dịch cảm tính sang một chuyên gia định lượng bài bản. Tuy nhiên, một sự thật nghiệt ngã mà bạn phải đối mặt là: Ngay cả […]

Dù Robot thực hiện lệnh, con người vẫn là người vận hành. Sai lầm lớn nhất của các Quant là can thiệp thủ công vào hệ thống khi gặp một chuỗi thua lỗ nhỏ. Kỷ luật chính là chìa khóa để thuật toán phát huy sức mạnh trong dài hạn. Hãy rèn luyện tư duy […]

Viết code xong chỉ là một nửa chặng đường. Để Robot hoạt động 24/7, bạn cần: – Kết nối Bot với sàn qua API Key an toàn. – Cài đặt Bot lên VPS (Virtual Private Server) để đảm bảo không bị gián đoạn mạng. – Thiết lập hệ thống cảnh báo qua Telegram để theo […]

Năm 2026, AI không còn là lựa chọn, nó là bắt buộc. Machine Learning giúp bạn: – Phân loại các trạng thái thị trường (Side-way hay Trend). – Dự báo biến động giá dựa trên hàng trăm biến số cùng lúc. – Tự động tối ưu hóa chiến lược theo thời gian thực. Khám phá […]

Kiếm tiền không khó bằng việc giữ tiền. Quản trị rủi ro trong Quant Trading bao gồm: – Position Sizing: Xác định khối lượng lệnh dựa trên độ biến động của thị trường (ATR). – Value at Risk (VaR): Tính toán mức lỗ tối đa có thể xảy ra trong một khoảng thời gian. – […]

Backtesting là việc chạy chiến lược trên dữ liệu lịch sử. Tuy nhiên, bẫy lớn nhất là Overfitting – khi chiến lược thắng đậm trong quá khứ nhưng thất bại trong tương lai do bạn đã tinh chỉnh tham số quá mức. Để tránh điều này, hãy sử dụng: – Out-of-sample testing: Kiểm thử trên […]

Một chiến lược giao dịch tốt bắt đầu từ một giả thuyết có cơ sở khoa học. Bạn có thể xây dựng dựa trên: – Momentum (Đà tăng trưởng): Giao dịch thuận theo xu hướng. – Mean Reversion (Hồi quy về trung bình): Giao dịch khi giá đi quá xa khỏi vùng cân bằng. – […]

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 […]

Tại sao lại là Python? Bởi vì hệ sinh thái thư viện tài chính của nó quá mạnh mẽ. – Pandas: Xử lý dữ liệu bảng (DataFrames) cực kỳ linh hoạt. – NumPy: Thực hiện các phép toán ma trận siêu tốc. – Matplotlib: Trực quan hóa các điểm vào lệnh và đường cong lợi […]