Algotrade Knowledge Hub
Tiếng Việt
English
Menu
Menu
MỤC LỤC
I. TỔNG QUAN GIAO DỊCH THUẬT TOÁN
01. Khái niệm giao dịch thuật toán
02. Lợi thế của giao dịch thuật toán
03. Rủi ro trong giao dịch thuật toán
04. Thành tố cơ bản để xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán
05. Giao dịch bán tự động
06. 09 bước phát triển thuật toán
II. HÌNH THÀNH GIẢ THUYẾT THUẬT TOÁN
07. Phân biệt hai nhóm thuật toán
08. Thuật toán thực thi tối ưu hóa chi phí giao dịch
09. 06 yếu tố tạo nên một thuật toán giao dịch hoàn chỉnh
10. Khác biệt giữa chứng khoán cơ sở và chứng khoán phái sinh
11. Hướng dẫn hình thành giả thuyết thuật toán
12. Tổng quan các chiến lược giao dịch
13. Chiến lược: Trung lập thị trường
14. Chiến lược: Quán tính giá
15. Chiến lược: Hồi quy trung vị
16. Chiến lược: Hướng sự kiện
17. Chiến lược: Tạo lập thị trường
18. Chiến lược: Lướt sóng siêu ngắn
19. Chiến lược: Hành động trước tái cân bằng quỹ chỉ số
20. Chiến lược: Chênh lệch giá
21. Chiến lược: Lưới
22. Chiến lược: Beta vượt trội
23. Chiến lược: Truy vết
24. Giao dịch thuật toán công nghệ cao
25. Tài chính hành vi trong hình thành giả thuyết thuật toán
III. DỮ LIỆU
26. Dữ liệu chuẩn trong giao dịch thuật toán
27. Hướng dẫn làm sạch dữ liệu
28. Quản lý dữ liệu trong giao dịch thuật toán
29. API giao dịch chứng khoán tại thị trường Việt Nam
30. Quy trình tìm kiếm nguồn dữ liệu nhanh nhất
IV. KIỂM THỬ DỮ LIỆU QUÁ KHỨ
31. Nền tảng triết học giai đoạn kiểm thử
32. Các lỗi nghiêm trọng trong giai đoạn kiểm thử dữ liệu quá khứ
33. Mô-đun kiểm thử dữ liệu quá khứ
V. TỐI ƯU HÓA
34. Tối ưu thuật toán giao dịch
35. Các kỹ thuật tránh hiện tượng quá khớp
36. Kiểm định thuật toán sau tối ưu hoá
VI. KIỂM THỬ DỮ LIỆU TƯƠNG LAI
37. Ý nghĩa của kiểm thử dữ liệu tương lai
38. Kiểm thử giao dịch trên giấy
39. Kiểm thử giao dịch trên tài khoản nhỏ
VII. GIAO DỊCH THẬT
40. Vận hành thuật toán trên môi trường thật
41. Đánh giá thực thi giao dịch với đối chuẩn TWAP và VWAP
42. Đo lường hao phí thực thi giao dịch
VIII. TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ THUẬT TOÁN GIAO DỊCH
43. Đánh giá tỷ suất lợi nhuận
44. Maximum Drawdown (MDD) trong giao dịch thuật toán
45. Tiêu chí Kelly – định nghĩa và ứng dụng
IX. TỐI ƯU HÓA GIAO DỊCH ĐA THUẬT TOÁN
46. Tối ưu hóa vốn
47. Tối ưu hóa Beta
48. Tận dụng dữ liệu giao dịch thuật toán
X. THỰC TIỄN GIAO DỊCH THUẬT TOÁN
49. Phân biệt mẫu hình và sự ngẫu nhiên
50. Giao dịch thuật toán có phải trò chơi có tổng bằng 0
51. Hành động thế nào khi nghi ngờ thuật toán đang vận hành
52. Lừa đảo giao dịch thuật toán: 07 đặc điểm chủ đạo
53. Phần mềm bên thứ ba trong giao dịch thuật toán
54. Giao dịch thuật toán có phù hợp với tất cả nhà đầu tư
55. Bạn cần gì để trở thành một nhà giao dịch thuật toán
56. Học lập trình thế nào để trở thành nhà giao dịch thuật toán
XI. INTEL CENTER – CỔNG THÔNG TIN HỖ TRỢ
57. Tổng quan Intel Center
58. Dữ liệu giao dịch khối ngoại
59. Giá trị giao dịch lũy kế trong ngày của khối ngoại trên VN30
XII. ALGOTRADE LAB – TRẢI NGHIỆM GIAO DỊCH THUẬT TOÁN
60. Tổng quan Algotrade Lab
61. Giới thiệu thuật toán SMA
62. Hướng dẫn đăng ký API tại CTCP chứng khoán SSI
63. Bắt đầu trải nghiệm Algotrade Lab
64. Kinh nghiệm cấu hình và giám sát thuật toán SMA
CÁC BÀI ĐỌC KHÁC
Tỷ lệ Sortino
Chỉ số Information Ratio
Phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật
Quy trình kiểm thử chiến lược Beta vượt trội
Các thiên kiến trong Giao dịch Thuật toán
Các chỉ báo phân tích kỹ thuật phổ biến
Dự đoán giá cổ phiếu – Một phân ngành trong khoa học xã hội
Những thách thức trong dự báo kinh tế
05 yếu tố cá nhân định hình chiến lược đầu tư
Quy trình cải tiến tính năng thuật toán đang vận hành
Hiện tượng quá khớp và cách giảm thiểu hiện tượng quá khớp
Trung bình động
Hướng tích hợp ý kiến chuyên gia
Thuật toán giao dịch trong ngày
Mẫu hình vai đầu vai
Giao dịch thuật toán, giao dịch định lượng và giao dịch tần suất cao
Phân khúc cổ phiếu
Phương pháp trọng số được sử dụng trong chiến lược Beta vượt trội
04 chiến lược đóng vị thế trong giao dịch thuật toán
Phát kiến then chốt từ sự nghiệp “Vua định lượng” - Jim Simons
Đầu tư thụ động, chủ động và định lượng
Chiến lược tối ưu quy mô vị thế (position sizing) trong giao dịch thuật toán
Các yếu tố cấu thành thuật toán Beta vượt trội
Thiên kiến hành động trong giao dịch thuật toán
Quỹ phòng hộ định lượng và thuật toán
Các thành phần chính trong báo cáo kiểm thử dữ liệu quá khứ cho thuật toán Beta vượt trội
THUẬT NGỮ
TABLE OF CONTENTS
I. OVERVIEW
01. Introduction to Algorithmic Trading
02. Advantages of Algorithmic Trading
03. Algorithmic Trading Risks
04. Core Components to Build an Algorithmic Trading System
05. Semi-Automated Trading
06. 09 Steps to Develop Algorithms
II. PROPOSE AN ALGORITHM HYPOTHESIS
07. Distinction between Two Types of Algorithms
08. Execution Algorithms to Optimize Trading Fees
09. 06 Components to Build a Complete Trading Algorithm
10. Differences Between Equity and Derivative Trading
11. How to Construct an Algorithm Hypothesis
12. Trading Strategy Overview
13. Market-Neutral Strategy
14. Price Momentum Strategy
15. Mean-Reversion Strategy
16. Event-Driven Strategy
17. Market-Making Strategy
18. Scalping Strategy
19. ETF Front-Runner Strategy
20. Arbitrage Strategy
21. Grid Strategy
22. Smart-Beta Strategy
23. Sniffing Strategy
24. High-Tech Algorithmic Trading
25. Behavioral Finance in Algorithmic Hypothesis Formation
III. DATA
26. Standard Data in Algorithmic Trading
27. Data Cleaning Tutorial
28. Data Management in Algorithmic Trading
29. Stock Trading API in Vietnam Market
30. Search Process for Fastest Data Source
IV. BACKTESTING
31. Philosophical Foundations of Backtesting
32. Critical Mistakes in Backtesting
33. Backtesting Module
V. OPTIMIZATION
34. Optimizing Trading Algorithms
35. Techniques to Avoid Overfitting
36. Post-optimization Assessment
VI. FORWARD TESTING
37. Meaning of Forward Testing
38. Paper Trading
39. Small Account Test
VII. REAL TRADING
40. Algorithm in Real Environment
41. Evaluation of Execution Algorithms With Twap and Vwap
42. Measuring Implementation Shortfall
VIII. EVALUATION CRITERIA FOR ALGORITHMS
43. Return Rate
44. Maximum Drawdown in Algorithmic Trading
45. Kelly Criterion – Definition and Application
IX. OPTIMIZATION IN MULTI-ALGORITHM TRADING
46. Capital Optimization on Multi-Algorithms System
47. Beta Optimization
48. Leverage Transaction Data
X. ALGORITHMIC TRADING PRACTICE
49. Models or Randomness
50. Is Algorithmic Trading a Zero-Sum ame
51. What to Do When in Doubt of Trading Algorithm
52. Scams in Algorithmic Trading: 07 Major Characteristics
53. Third-Party Software in Algorithmic Trading
54. Is Algorithmic Trading Preferable for All Traders
55. How to Become an Algorithmic Trader
56. How to Learn Programming Skill for Algorithmic Trader
XI. INTEL CENTER – SUPPORT CHANNEL
57. Intel Center Overview
58. Foreign Trading Data
59. Daily Accumulative Foreign Trading Value in VN30
XII. ALGOTRADE LAB – FIRST STEP TO ALGORITHMIC TRADING
60. Algotrade Lab Overview
61. Introduction to SMA Algorithm
62. How to Register for API at SSI Securities JSC
63. Experience Algotrade Lab
64. SMA Algorithm Configuration and Monitoring Experience
OTHER ARTICLES
Sortino Ratio
Information Ratio
Fundamental Analysis and Technical Analysis
Smart Beta Backtesting Procedure
Biases in Algorithmic Trading
Popular Technical Analysis Indicators
Stock Price Prediction – A Discipline Branch Within Social Science
Challenges in Economic Forecasting
Five Personal Factors Influencing Investment Strategy
Feature Improvement Procedure for Live Algorithms
Overfitting and How to Mitigate It
Moving Average
How to Integrate Expert Input
Intraday Algorithmic Trading
Head and Shoulders Pattern
Algorithmic Trading, Quant Trading and High Frequency Trading
Equity Segmentation
Weighting Methods Used in Smart-Beta Strategy
Key Insights From Career Development of “Quant King” - Jim Simons
Passive, Active, and Quantitative Investment
Action Bias in Algorithmic Trading
Quantitative Hedge Funds and Algorithms
04 Strategies for Closing Positions in Algorithmic Trading
Hedging in Algorithmic Trading
Variations of Statistical Arbitrage
Optimal Position Sizing Strategy in Algorithmic Trading
What Algorithmic Trading Can and Can’t Offer for a Typical Hedge Fund
Implementation Challenges of Market Neutral Strategies
After The 9 Steps
Risk Management in Algorithmic Trading
Basic Assumptions and Market Evolution
GLOSSARY