zzztuananhzzz
Junior Member
Phương pháp của bác thớt có thể xem như bắt đầu dùng Quant, mình cảm thấy bác quá dựa vào TA.
thảo luận Định lượng Chứng Khoán Việt Nam - ngôi sao vụt tắt và hồi sinh
- Thread starter robertphong
- Start date
Ray Dalio
Member
thím cho mình thêm thông tin với ạNay lướt 1 bài về Simons thấy hay quá, note lai với các bác: 5 bài học của Jim Simons – Nhà giao dịch định lượng thành công nhất trong lịch sử!
Mình ưng nhất cái số 04 và số 01 vì đó đang là niềm tin "chén thánh" của bản thân mình
Dưới đây là 5 bài học trong giao dịch của Jim Simons:
Định lượng lợi thế của bạn thông qua backtest.
“Thông qua dữ liệu lịch sử, chúng tôi tìm kiếm các mô hình giá bất thường mà chúng tôi không mong đợi xảy ra một cách ngẫu nhiên.” – Jim Simons
Giao dịch hệ thống của bạn với kỷ luật.
“Chúng tôi không phá vỡ các hệ thống.” – Jim Simons
Giao dịch một danh mục đa dạng để có nhiều cơ hội hơn.
“Chúng tôi có ba tiêu chí để chấp nhận giao dịch một loại tài sản: Nếu nó được giao dịch công khai, có tính thanh khoản và có thể xây dựng mô hình.” – Jim Simons
Bạn không cần tỷ lệ thắng cao để tạo ra lợi nhuận lớn.
“Chúng tôi chỉ đúng với tỷ lệ 50.75%, nhưng chúng tôi biết chắc chắn 100% rằng chúng tôi đúng 50.75%”, trích từ cuốn “Người đàn ông tìm được lời giải trên thị trường”
Lời bình: Lợi nhuận của mỗi lệnh thắng và tần suất thắng thua là hai yếu tố quyết định khả năng sinh lời chứ không chỉ riêng tỷ lệ thắng. Một lệnh với lợi nhuận nhỏ có thể giúp bạn kiếm được nhiều tiền trong dài hạn miễn là bạn tối thiểu hóa các khoản lỗ.
(p,W,L): L là tham số bản thân 100% control được - p: là kinh nghiệm - là Back Test, là Anpha. Làm tốt 2/3 tham số (p,W,L) là có nhiều cơ hội kiếm lợi nhuận
Có những nguyên tắc chung về giao dịch có lãi.
“Những điều chúng tôi đang làm sẽ không biến mất. Chúng ta có thể có những năm hoạt động kém, đôi khi chúng ta có thể có một năm tồi tệ. Nhưng các nguyên tắc mà chúng tôi đã khám phá ra là hợp lý” – Jim Simons.
Lời bình: Giao dịch có lợi nhuận phụ thuộc vào toán học, phép toán quản lý rủi ro, phép toán xác định khối lượng vị thế để tránh nguy cơ “cháy tài khoản”, mô hình hóa hệ thống giao dịch với giá trị kỳ vọng dương, cùng với việc đặt ra các mức cắt lỗ và chốt lời hợp lý.
robertphong
Member
bác cũng là 1 người có kinh nghiệm, bác có thể chia sẻ thêm không.
Mình cũng bắt đầu khoảng 01 năm nay thôi nên cũng muốn học hỏi kinh nghiệm từ các bác.
Thím @Ray Dalio bro cần gì thím.
Ray Dalio
Member
thím giải thích cho mình việc tỷ lệ thắng của ỗng chỉ dưới 60% nhưng quỹ của ỗng lại là quỹ có tỷ suất sinh lợi lớn nhất thị trường với ạ, thêm nữa với tỉ lệ thấp như thế thì làm sao quỹ của ỗng trở thành quỹ bất bại trên thị trường suốt bao năm qua
robertphong
Member
“Kể từ năm 1988, quỹ Medallion đã tạo ra lợi nhuận trung bình hàng năm lên tới 66% trước khi tính phí nhà đầu tư, và sau khi khấu trừ phí, con số này là 39%, thu về hơn 100 tỷ USD.
https://en.wikipedia.org/wiki/Renaissance_Technologies#cite_note-37
Còn câu nói như minh họa cho thực tế : Chúng tôi chỉ đúng với tỷ lệ 50.75%, nhưng chúng tôi biết chắc chắn 100% rằng chúng tôi đúng 50.75%”
Bài viết cũng có nói
Lợi nhuận của mỗi lệnh thắng và tần suất thắng thua là hai yếu tố quyết định khả năng sinh lời chứ không chỉ riêng tỷ lệ thắng. Một lệnh với lợi nhuận nhỏ có thể giúp bạn kiếm được nhiều tiền trong dài hạn miễn là bạn tối thiểu hóa các khoản lỗ.
Hay đơn giản theo mình là dồn tiền lớn vào cửa thắng cao hơn.
robertphong
Member
Tiếp tục 05 bài học khác từ Simon - do ông tác giả đọc cuốn
“The Man Who Solved the Markets” by Gregory Zuckerman
Link bài gốc
Có một số thông tin hay.
“The Man Who Solved the Markets” by Gregory Zuckerman
Link bài gốc
Có một số thông tin hay.
robertphong
Member
1 ứng dụng tuyệt vời khác của công thức Kelly
- mình mới thấy đó là tính được xác suất giải kèo bóng đá và phân định được giữa bài bạc và đầu cơ. (tạm thời cách tính - chưa chia sẻ)
Ví dụ: lấy data theo trang bet của chính phủ Singapore
Với giả định, nhà cái ăn tiền xâu - do tỉ lệ cao nhất khi phân bổ đặt các kèo là tương đương. Tính ra được xác suất nhà cái dự kiến và tỷ lệ (Kelly) nên đặt cược
Tỷ lệ đặt cược tối đa là 9% > đặt trên 9% tổng vốn sẽ là bài bạc :: không quản trị rủi ro
Và ước tính xác suất (Win - Lose - Draw) (40% - 29% - 31%):
Nôm na, đặt Cagliari (Home) 40% chiến thắng - Spezia (Away) thắng có 29%.
- mình mới thấy đó là tính được xác suất giải kèo bóng đá và phân định được giữa bài bạc và đầu cơ. (tạm thời cách tính - chưa chia sẻ)
Ví dụ: lấy data theo trang bet của chính phủ Singapore
Với giả định, nhà cái ăn tiền xâu - do tỉ lệ cao nhất khi phân bổ đặt các kèo là tương đương. Tính ra được xác suất nhà cái dự kiến và tỷ lệ (Kelly) nên đặt cược
Tỷ lệ đặt cược tối đa là 9% > đặt trên 9% tổng vốn sẽ là bài bạc :: không quản trị rủi ro
Và ước tính xác suất (Win - Lose - Draw) (40% - 29% - 31%):
Nôm na, đặt Cagliari (Home) 40% chiến thắng - Spezia (Away) thắng có 29%.
robertphong
Member
Cha đẻ và cha nuôi của Kelly áp dụng cả bet, chứng, bài bạc, đua ngựa.... nói chung cái món nào có áp dụng dc lý thuyết thông tin là quất.
Tiêu chuẩn Kelly nằm trong lớp chiến thuật Volality Pumping (Optimal Growth) hẳn hoi nha các bác. Tuy tuổi đời %Kelly cao nhưng công lực áp dụng tới bây giờ còn nguyên.
Volality Pumping + AI (Machine Learning) cũng đang là xu hướng mới của tài chính trên thế giới. Cân bằng danh mục giữa các lớp tài sản.
Link về hiệu quả của Volality Pumping, nói chung áp dụng cho mấy cái thứ đi ngang (Sideway)
http://parrondoparadox.blogspot.com/2011/02/parrondos-paradox-stock-market.html
Last edited:
lolanguyen
Senior Member
Viẹt nam giờ cõ index fund nào ổn áp ko quí zị
dantocman
Member
Mình nói về lý thuyết nhé bác: mọi mô hình đều là mô hình, mô hình càng phức tạp gồm càng nhiều tham số càng dễ sai
Bác dựa vào dữ liệu từ thời gian 0 - t để dự báo t + 1 tức là giới hạn nó trong một biên độ delta, khi xảy ra điểm break sẽ thay đổi xác suất kéo theo thay đổi trung bình, trung vị,...
Và như đã nói ở trên, xây dựng mô hình là dựa vào quá khứ để dự báo tương lai, nếu bước đi ngẫu nhiên và thị trường hoàn hảo thì tỷ lệ sinh lời của bác = của thị trường và bác lỗ công xây dựng mô hình
Nhưng bản thân em cũng đang xây dựng công thức kiểu này nhưng là bộ lọc để sau đó đáng giá lại TA một lần nữa để quyết định
via theNEXTvoz for iPhone
Bác dựa vào dữ liệu từ thời gian 0 - t để dự báo t + 1 tức là giới hạn nó trong một biên độ delta, khi xảy ra điểm break sẽ thay đổi xác suất kéo theo thay đổi trung bình, trung vị,...
Và như đã nói ở trên, xây dựng mô hình là dựa vào quá khứ để dự báo tương lai, nếu bước đi ngẫu nhiên và thị trường hoàn hảo thì tỷ lệ sinh lời của bác = của thị trường và bác lỗ công xây dựng mô hình
Nhưng bản thân em cũng đang xây dựng công thức kiểu này nhưng là bộ lọc để sau đó đáng giá lại TA một lần nữa để quyết định
via theNEXTvoz for iPhone
dantocman
Member
Chuẩn bác, lý thuyết bước đi ngẫu nhiên: xác suất tăng giảm ở mọi thời gian t là như nhau và không ai dự báo được
Cộng với lý thuyết về rủi ro phi hệ thống thì đa dạng hoá không thể giảm thiểu
Cộng với thị trường lại bị tác động ngược, thay vì rút tiền mua vàng người ta lại múc chứng khoán
Mô hình bác thớt còn nhiều sơ hở quá
via theNEXTvoz for iPhone
langdangbendoi
Senior Member
Món này tốt nhất lôi tất cả data có thể lôi đc về máy, nghiền ngẫm nó tất cả mọi lúc mọi nơi, thử nghiệm tất cả các thể loại có thể nghĩ ra đc. Đọc sách đầu tư ít thôi!
Griffs2
Senior Member
Chào các bác, em cũng đang tập tành nghiên cứu món này. Mục tiêu học để kiếm việc ở quant team trong các cty CK hoặc các quỹ thì càng tốt. Ở VN tìm đc cộng đồng quant khó thật, chả bù cho bọn ấn **. Em đang học khóa vỡ lòng ở Udemy:
Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading
Có thím nào cũng đang nghiên cứu thì vào chém cho xôm chứ tự cày cũng buồn. Các cao nhân nằm vùng đi qua hữu duyên thì chỉ cho em 1 con đường sáng với ạ
Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading
Có thím nào cũng đang nghiên cứu thì vào chém cho xôm chứ tự cày cũng buồn. Các cao nhân nằm vùng đi qua hữu duyên thì chỉ cho em 1 con đường sáng với ạ
Last edited:
robertphong
Member
Chính xác bác, mình lập thớt chủ yếu học hỏi là chính để cải thiện là chính vì mình biết còn rất nhiều chỗ cần cải tiến thêm. Về FA mình chỉ sử dụng thêm bộ lọc FA cơ bản như Piostroky.
Mình sử dụng đơn giản OHLCV vì quan niệm một mô hình đơn giản thì sẽ dễ áp dụng hơn một mô hình phức tạp, vì đằng nào cũng sẽ đập đi xây lại.
Phương châm mô hình như ông tổ George Box đã phát biểu
Như các mô hình dự báo Ncovid từ Tây sang Ta
https://tuanvanle.wordpress.com/2021/08/25/tat-ca-mo-hinh-tien-luong-covid-deu-sai/
robertphong
Member
Mới tìm được chân kinh của Edward Throp từ 1967
robertphong
Member
Mình thì không phải chuyên nghiệp nhưng thực tế vào chứng trường thì cũng rút nhiều bài học + bác nên học thêm Machine Learning + Deep Learning nữa cho đủ dao lận lưngChào các bác, em cũng đang tập tành nghiên cứu món này. Mục tiêu học để kiếm việc ở quant team trong các cty CK hoặc các quỹ thì càng tốt. Ở VN tìm đc cộng đồng quant khó thật, chả bù cho bọn ấn **. Em đang học khóa vỡ lòng ở Udemy:
Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading
Có thím nào cũng đang nghiên cứu thì vào chém cho xôm chứ tự cày cũng buồn. Các cao nhân nằm vùng đi qua hữu duyên thì chỉ cho em 1 con đường sáng với ạ
Bác xem thêm mấy món trong ebook mình mới lượm trên đường
https://www.mediafire.com/file/2ntn...+Trading+and+Quantitative+Strategies.pdf/file
Similar threads
