01 / Chuẩn bị
Cần biết gì trước khi học?
Chỉ cần đại số cơ bản (tỷ lệ phần trăm, trung bình), đọc bảng CSV và có thể chạy một tập lệnh Python. Nếu chưa quen lập trình, hãy học cách đọc lỗi, dùng môi trường ảo và viết kiểm tra cho một hàm tính toán trước khi học mô hình. Không cần mua dữ liệu đắt tiền để thực hiện bài tập đầu tiên.
Chọn một tập giá nhỏ có ngày giờ, nguồn và định nghĩa cột. Kiểm tra ngày thiếu, dòng trùng và múi giờ trước khi tính lợi suất. Tài liệu Python cho quant có ví dụ chạy được bằng thư viện chuẩn.
02 / Bốn chặng
Mỗi chặng để lại một sản phẩm
Dữ liệu và thời điểm
Nhập 30 dòng giá mẫu; báo số dòng thiếu/trùng và quy tắc xử lý. Đầu ra: CSV sạch, README ghi nguồn, múi giờ và số dòng trước/sau. Kiểm tra: lần chạy sau cho cùng số dòng.
Thống kê mô tả
Tính lợi suất theo phiên, trung bình và mức giảm từ đỉnh của chuỗi mẫu. Đầu ra: bảng có công thức và một trường hợp tính tay. Kiểm tra: hàng đầu tiên không có lợi suất vì thiếu giá trước.
Giả thuyết và backtest
Viết quy tắc bằng lời trước: ví dụ chỉ quan sát tín hiệu ở cuối phiên và đánh giá biến động từ phiên sau. Đầu ra: mã, cửa sổ huấn luyện và kiểm tra theo thời gian. Kiểm tra: thay đổi giai đoạn kiểm tra không làm thay đổi tham số đã khóa.
Chi phí và rủi ro
Trừ phí, mô phỏng trượt giá và thử tăng gấp đôi chi phí giả định. Đầu ra: báo cáo giả định, drawdown và trường hợp xấu; kết quả âm cũng phải được giữ. Kiểm tra: báo cáo không gọi lợi nhuận lịch sử là dự báo.
03 / Tự đánh giá
Một bài tập có tiêu chí hoàn thành
Cho giá 100 → 102 → 99, hãy tính hai lợi suất phiên. Kết quả lần lượt là 2% và khoảng −2,94%. Nếu một bài kiểm tra sử dụng giá đóng cửa ngày thứ ba để giả lập mua ở giá mở cửa chính ngày đó, nó đã nhìn trước thông tin. Sửa bằng cách gắn nhãn thời điểm tín hiệu và chỉ chọn thời điểm thực thi tiếp theo khả dụng.
Đối chiếu cách đọc backtest và giới hạn rủi ro. Mục tiêu là tự phát hiện sai số và giải thích được vì sao kết quả thay đổi, không phải chọn một mức lời.
Tài liệu gốc
Nguồn miễn phí để tự học
- Python Tutorial: cú pháp và cấu trúc dữ liệu.
- pandas Time Series: chỉ mục thời gian, múi giờ, tần suất.
- scikit-learn TimeSeriesSplit: tại sao chia mẫu chuỗi thời gian theo thứ tự.
Trở về tổng quan quant để phân biệt công việc nghiên cứu, kỹ thuật và rủi ro.