runnableTechnical detail
Bayesian Inference
Cập nhật niềm tin khi có dữ liệu mới.
- Phù hợp khi
- Có prior hợp lý và likelihood đúng dạng.
- Không nên dùng khi
- Prior đặt tuỳ tiện rồi dữ liệu ít — kết luận phản ánh prior chứ không phản ánh thực tế.
Tìm model theo bài toán, xem giả định và đi thẳng tới workflow khi calculation backend đã sẵn sàng.
40/40 model phù hợp. chạy được tài liệu kế hoạch
Nền tảng của mọi thứ còn lại: bất định được mô tả bằng phân phối, không phải bằng một con số.
Cập nhật niềm tin khi có dữ liệu mới.
Lấy mẫu ngẫu nhiên để ước lượng phân phối kết quả.
Trạng thái kế tiếp chỉ phụ thuộc trạng thái hiện tại.
Suy ra trạng thái ẩn từ quan sát.
Mô hình hoá phần đuôi, nơi tổn thất lớn xảy ra.
Dữ liệu có thứ tự thời gian phá vỡ giả định i.i.d. của thống kê cổ điển — đây là bộ công cụ dành riêng cho nó.
Tự hồi quy + sai phân + trung bình trượt.
ARIMA có thành phần mùa vụ.
Mô hình hoá biến động thay đổi theo thời gian.
Phân rã xu hướng + mùa vụ + ngày lễ.
Ước lượng trạng thái ẩn từ quan sát nhiễu, cập nhật liên tục.
Hồi quy biến động tương lai trên trung bình ngày/tuần/tháng.
Học quan hệ phi tuyến từ dữ liệu. Mạnh, và cũng dễ overfit nhất.
Tập hợp cây quyết định, giảm phương sai bằng bagging.
Gradient boosting trên cây, tối ưu hoá mạnh.
Boosting theo lá, nhanh trên dữ liệu lớn.
Tìm siêu phẳng phân tách với biên lớn nhất.
Dự đoán theo các điểm giống nhất trong quá khứ.
Mạng nhiều tầng cho dữ liệu có cấu trúc phức tạp. Đòi hỏi lượng dữ liệu mà phần lớn bài toán tài chính không có.
Mạng hồi tiếp có cổng nhớ dài hạn.
Bản gọn của LSTM, ít tham số hơn.
Cơ chế attention, nắm quan hệ xa.
Tích chập nhân quả với receptive field kiểm soát được.
Tích chập cho dữ liệu có cấu trúc không gian.
Học chính sách hành động qua thử và phần thưởng.
Tìm phương án tốt nhất dưới ràng buộc — thường là phần tạo giá trị thật sự, hơn cả dự báo.
Tối ưu hàm mục tiêu tuyến tính dưới ràng buộc tuyến tính.
Bài toán lồi có nghiệm tối ưu toàn cục.
Tiến hoá quần thể lời giải qua lai ghép và đột biến.
Chấp nhận lời giải xấu hơn theo xác suất giảm dần để thoát cực trị.
Bầy hạt hội tụ về vùng tốt nhất.
Các mô hình định giá và phân bổ vốn kinh điển.
Công thức đóng định giá quyền chọn châu Âu.
Biến động ngẫu nhiên có hồi quy trung bình.
Lãi suất ngắn hạn hồi quy trung bình.
Giá đi theo bước ngẫu nhiên nhân tính.
Lợi suất kỳ vọng tỉ lệ với rủi ro hệ thống.
Tỷ lệ đặt cược tối đa hoá tăng trưởng log dài hạn.
Tối ưu danh mục theo trung bình - phương sai.
Sharpe sau khi phạt vì số lần thử và độ lệch/nhọn của đuôi.
Tỉ lệ cấu hình thắng in-sample lại xếp dưới trung vị ngoài mẫu.
Khi không có công thức đóng, mô phỏng cho phân phối kết quả.
Mô phỏng hành vi tương tác của nhiều tác nhân.
Bản sao số cập nhật theo dữ liệu cảm biến thời gian thực.
Mô hình dòng và tồn kho với vòng phản hồi.
Mô phỏng hệ thống theo chuỗi sự kiện rời rạc.
13 nhóm là bản đồ phát triển. Capability màu xanh đã có model trong library; capability mờ vẫn thuộc roadmap.
Toán nền cho mô hình và tối ưu.
Mô tả, suy luận và kiểm định dữ liệu.
Mô tả bất định và phân phối kết quả.
Phân tích dữ liệu có thứ tự thời gian.
Học quan hệ từ dữ liệu có cấu trúc.
Mạng nhiều tầng cho dữ liệu phức tạp.
Tìm phương án tốt nhất dưới ràng buộc.
Sinh và so sánh các kịch bản có bất định.
Định giá, rủi ro và cấu trúc sản phẩm tài chính.
Phân bổ nguồn lực và thiết kế vận hành.
Đo lường cấu trúc và lan truyền trên mạng.
Định lượng quan hệ kinh tế và nhân quả.
Quy trình nghiên cứu, kiểm định và chống overfit.