Ebook Thực Hành Financial Trading Với Python - Build, Backtest & Deploy Các Chiến Lược Trading Chuyên Nghiệp Bằng Cách Sử Dụng Một Framework Đã Được Kiển Chứng [Ấn Bản Lần 2, 11/2026] [PDF, EPUB] [8805E]
Học algorithmic trading với Python bằng cách xây dựng một chiến lược hoàn chỉnh, từ market data đến automated execution. Khám phá machine learning, AI signals và backtesting nghiêm ngặt.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Theo dõi một chiến lược volatility tail-hedge từ market data đến cloud deployment, và xây dựng thêm nhiều chiến lược mang lại lợi thế thực sự.
- ✓ Khám phá các time-series model, machine learning và AI-driven alpha signal generation.
- ✓ Thử thách các backtest với walk-forward analysis và phát hiện lookahead bias và overfitting.
2. Mô tả sách:
Vượt ra ngoài việc học các thư viện Python một cách đơn lẻ. Cuốn sách này dạy bạn workflow hoàn chỉnh mà các chuyên gia sử dụng để xây dựng các chiến lược trading có hệ thống.
Bạn bắt đầu bằng việc thu thập, khám phá và làm sạch market data, xử lý các missing value, misaligned time series & noise. Từ đó, bạn hình thành các giả thuyết giao dịch, generate signal và xác định các entry & exit rule. Bạn đánh giá risk-adjusted performance và challenge các backtest thông qua out-of-sample testing và walk-forward analysis. Tiếp theo, bạn khám phá các time-series model, machine learning cho trading và AI-driven alpha signal generation. Cuối cùng, bạn xây dựng một strategy repository có thể triển khai và tự động hóa execution trên cloud. Một chiến lược volatility tail-hedge chạy từ dữ liệu thô đến cloud deployment, và bạn sẽ xây dựng thêm 5 chiến lược từ các nghiên cứu đã được công bố, bao gồm momentum, regime detection, economic indicator và sector rotation, mỗi chiến lược đều được test để xác nhận rằng signal của nó thực sự phát huy tác dụng.
Dựa trên 25 năm kinh nghiệm giao dịch trong lĩnh vực tổ chức, cuốn sách chỉ cho bạn cách spot lookahead bias và overfitting, đồng thời phân biệt các signal tiềm năng với noise. Bạn sẽ làm việc với VectorBT và QuantStats, cùng với PythonAnywhere để triển khai. Cuốn sách bao gồm toàn bộ code, và đến cuối sách, bạn sẽ có các chiến lược hoạt động hiệu quả cùng một framework có thể lặp lại cho algorithmic trading với Python.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Thu thập, làm sạch và khử nhiễu financial time-series data.
- ✓ Sử dụng exploratory analysis để phát triển các giả thuyết giao dịch.
- ✓ Xây dựng momentum, mean-reversion & time-series strategy.
- ✓ Áp dụng machine learning & AI vào alpha signal generation.
- ✓ Validate backtest với out-of-sample & walk-forward testing.
- ✓ Phát hiện lookahead bias, survivorship bias & overfitting.
- ✓ Đánh giá các chiến lược sử dụng các risk-adjusted performance metric.
- ✓ Xây dựng một repository có thể triển khai và tự động hóa cloud execution.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho các trader đang chuyển sang phương pháp giao dịch có hệ thống, các data scientist đang bước chân vào lĩnh vực quantitative finance, và các portfolio manager đang tự động hóa các workflow của họ. Dù bạn đang xây dựng chiến lược hoàn chỉnh đầu tiên hay vượt ra các Python script đơn lẻ, bạn đều có chung một nỗi thất vọng: các sách dạy công cụ nhưng không chỉ cách kết hợp chúng lại với nhau. Cuốn sách này mang đến mảnh ghép còn thiếu đó.
Bạn nên thoải mái với Python cơ bản (bao gồm hàm, vòng lặp và làm việc trong Jupyter notebook) cùng với các kiến thức cơ bản về tài chính như return, volatility và risk.
5. Mục lục:
- ✓ Phần 1: Foundation & Data:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về Algorithmic Trading.
- ✓ Chương 02. Thiết lập một Python Quantitative Workflow.
- ✓ Chương 03. Data Retrieval.
- ✓ Chương 04. Tìm hiểu về Exploratory Data Analysis.
- ✓ Chương 05. Data Preparation.
- ✓ Chương 06. Remove Noise khỏi Financial Data.
- ✓ Phần 2: Evaluate & Validate Strategy:
- ✓ Chương 07. Evaluate Strategy Performance.
- ✓ Chương 08. Tìm hiểu về Backtesting.
- ✓ Chương 09. Out-of-Sample Testing.
- ✓ Chương 10. Walk-Forward Analysis.
- ✓ Chương 11. Cách Spot một Bad Backtest.
- ✓ Phần 3: Forecasting & Rules-Based Strategy:
- ✓ Chương 12. Các Time-Series Model.
- ✓ Chương 13. Các chiến lược Algorithmic Trading.
- ✓ Phần 4: Machine Learning & AI Signals:
- ✓ Chương 14. Chinh phục Machine Learning Ladder.
- ✓ Chương 15. Machine Learning trong thực tế.
- ✓ Chương 16. AI như một Alpha Signal Generator.
- ✓ Chương 17. Xây dựng một Deployable Strategy Repository.
- ✓ Chương 18. Vận hành Strategy của bạn mà không cần sự có mặt của bạn.