Nền tảng Quant
Xác suất, thống kê, lợi suất, rủi ro và cách biến một ý tưởng thị trường thành giả thuyết có thể kiểm định.
Kenhtrading · AI Quant Research
Xây dựng chiến lược giao dịch định lượng bằng dữ liệu và AI.
Từ giả thuyết, dữ liệu và backtest đến quản trị rủi ro và triển khai thực tế. Mọi giả định đều minh bạch, đo lường được và có thể tái lập.
- Dữ liệu rõ nguồn
- Kiểm định ngoài mẫu
- Có phí và slippage
- Rủi ro trước lợi nhuận
Có thể tái lập
Mỗi kết luận đi cùng dữ liệu, giả định và quy trình kiểm chứng rõ ràng.
Mỗi kết luận đi cùng dữ liệu, giả định và quy trình kiểm chứng rõ ràng.
Không nhìn trước
Kiểm soát look-ahead bias, survivorship bias và data leakage.
Kiểm soát look-ahead bias, survivorship bias và data leakage.
Đo đúng chi phí
Tính phí, spread, slippage và giới hạn thanh khoản ngay từ backtest.
Tính phí, spread, slippage và giới hạn thanh khoản ngay từ backtest.
Rủi ro trước lợi nhuận
Ưu tiên drawdown, độ bền và khả năng sống sót qua nhiều chế độ thị trường.
Ưu tiên drawdown, độ bền và khả năng sống sót qua nhiều chế độ thị trường.
Lộ trình học từ nền tảng đến triển khai.
Đi theo từng chặng rõ ràng, tập trung vào kỹ năng có thể thực hành thay vì các lời hứa lợi nhuận nhanh.
Dữ liệu & Backtest
Làm sạch dữ liệu, thiết kế mẫu thử, validation ngoài mẫu và đánh giá độ bền của chiến lược.
AI cho chiến lược
Feature engineering, machine learning, NLP và cách dùng AI mà không biến mô hình thành hộp đen.
Nghiên cứu & hướng dẫn mới.
Góc nhìn thực hành về thị trường, công cụ và quy trình nghiên cứu dành cho nhà giao dịch độc lập.
Series học có cấu trúc.
Các chuỗi bài dài hạn sẽ được mở dần theo chương, từ dễ đến khó và luôn đi kèm ví dụ kiểm chứng.
Quant 101
Tư duy xác suất, thống kê và thiết kế một chiến lược định lượng đầu tiên.
Backtest đúng cách
Tránh những sai lầm khiến kết quả lịch sử đẹp nhưng không thể giao dịch thực tế.
Machine Learning cho Trading
Từ feature, validation theo thời gian đến giám sát model drift khi triển khai.
Quant Lab: từ ý tưởng đến thử nghiệm.
Khu vực ghi chép thí nghiệm, backtest và paper trading. Trạng thái được công khai để không nhầm nghiên cứu với kết quả thực chiến.
Research
Phát hiện tín hiệu
Khám phá cấu trúc dữ liệu và kiểm tra xem một giả thuyết có đủ cơ sở để tiếp tục hay không.
Backtest
Kiểm định độ bền
Walk-forward, stress test, chi phí giao dịch và độ nhạy tham số trước khi đánh giá một chiến lược.
Paper
Theo dõi ngoài mẫu
Quan sát tín hiệu trên dữ liệu mới và ghi nhận sai lệch giữa mô phỏng với điều kiện vận hành thực tế.
Phương pháp
Đo lường trước khi tin.
Mọi phân tích trên Kenhtrading hướng tới một quy trình có thể phản biện, tái lập và cập nhật khi dữ liệu thay đổi.
01
Đặt giả thuyết
Phát biểu rõ điều gì được kỳ vọng, tại sao và điều kiện nào khiến giả thuyết sai.
02
Kiểm tra dữ liệu
Xác minh nguồn, mốc thời gian, bias và chất lượng dữ liệu trước khi huấn luyện hay backtest.
03
Đánh giá thực tế
Dùng tập ngoài mẫu, chi phí giao dịch và nhiều chế độ thị trường để kiểm tra độ bền.
04
Quản trị rủi ro
Giới hạn vị thế, drawdown và điều kiện dừng trước khi nghĩ đến tối đa hóa lợi nhuận.
Build · Test · Learn
Theo dõi hành trình xây dựng AI Quant một cách minh bạch.
Đọc nghiên cứu mới, học theo lộ trình và cùng kiểm chứng những ý tưởng có thể đo lường. Nội dung mang tính nghiên cứu và giáo dục, không phải khuyến nghị đầu tư.