Tìm kiếm
31 kết quả cho “backtest”. Tìm không phân biệt dấu.
- Hạ tầng nghiên cứu định lượng (dữ liệu thị trường, feature, backtest) Chủ đề Thành viên
Một quỹ định lượng hay công ty market making sống bằng vòng nghiên cứu: đặt giả thuyết → lấy dữ liệu → tạo feature → train model hay dựng tín hiệu → backtest/mô phỏng → đưa vào giao dịch thật → lặp lại. Theo Optiver, độ…
- In Trading, Machine Learning Benchmarks Don't Track What You Care About Bài tóm tắt · Hudson River Trading · 2022
…sẽ chạy ra sao thì thử xem nó đã chạy ra sao trong quá khứ (backtest), nhưng khó tránh sai lệch hệ thống và dễ tự lừa mình khi phân biệt chênh lệch nhỏ trong miền tín hiệu/nhiễu th…
- How HRT Thinks About Data Bài tóm tắt · Hudson River Trading · 2022
…m thị trường chuyển động" có gắn nhãn, kèm năm năm lịch sử; backtest đẹp. Nếu nhãn lịch sử do analyst gắn ngược sau này thì họ đã hưởng lợi từ việc biết trước, dữ liệu lịch sử coi…
- From vendors to vanguard: Airbnb's hard-won lessons in observability ownership Bài tóm tắt · Airbnb · 2026
…ban đầu là giữ nguyên: alert viết như code có autocomplete, backtesting (alert này lẽ ra đã bắn khi nào trong quá khứ), diff trước khi deploy. Theo Airbnb, việc này làm người dùng…
- Building the Neural Zestimate Bài tóm tắt · Zillow · 2023
…ảng giá; khoảng quá rộng thì ẩn Zestimate . - Đánh giá bằng backtest trên dữ liệu sau thời điểm train. - Kết quả hơn một năm sau: sai số tương đối giảm hơn 15% toàn quốc; median er…
- Hệ thống độ trễ thấp (low latency) Chủ đề Thành viên
Ở sàn giao dịch và công ty market making, mỗi giao dịch làm thay đổi thị trường cho giao dịch sau, và ai phản ứng chậm hơn thì thua. Yêu cầu không chỉ là latency trung bình thấp mà latency ổn định ở đuôi, ở thang micro…
- Observability và monitoring Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, monitoring là vài dashboard và một công cụ cài sẵn; log đọc thẳng từ máy. Khi hệ lớn lên, chính hệ quan sát thành một hệ phân tán có bài toán riêng:
- Tự động hoá vận hành và auto-remediation Chủ đề Thành viên
Khi số máy, shard, pod tăng lên hàng nghìn, lỗi "hiếm" (một node chết, một đĩa hỏng, một replica trễ) thành chuyện hằng ngày, và thao tác tay không còn theo kịp: Stripe có hàng trăm lần shard suy giảm mỗi năm, mỗi lần…
- Hudson River Trading Công ty Thành viên
Công ty giao dịch thuật toán (HRT), phần lớn hạ tầng on-premises, nhiều site trên thế giới. Năm 2021 họ scale Prometheus bằng shard chỉ ingest cộng query node đọc remote, vì federation mất khả năng tổng hợp ad-hoc trên…
- Why market data is a deep learning challenge Bài tóm tắt · Optiver · 2026
…là viết feature, sinh lại dataset, train model từ đầu, rồi backtest xem có thêm giá trị không. Thay đổi chính - Feature thủ công chạm trần ở những chỗ họ tin có thông tin nhưng kh…
- DrP: Meta's Root Cause Analysis Platform at Scale Bài tóm tắt · Meta · 2025
…quả dạng chữ và dạng máy đọc. Analyzer qua code review, có backtest tự động gắn vào review. - Chạy: tích hợp với alert và công cụ quản lý sự cố, tự chạy khi alert bắn nên người tr…
- Designing Experimentation Guardrails Bài tóm tắt · Airbnb · 2021
…ạy của thí nghiệm. Hằng số 0,8 chỉnh được; cách đánh giá là backtest: bao nhiêu phần trăm thí nghiệm 6 tháng qua sẽ qua, cần chạy thêm bao lâu. - Stat Sig Negative: chỉ bật cho vài…
- Building a Dependency Graph of Our Python Codebase Bài tóm tắt · Hudson River Trading · 2023
Trong khoảng năm năm, codebase Python hướng nghiên cứu của HRT lớn theo cấp số nhân lên hàng triệu dòng: văn hoá "đủ tốt hơn hoàn hảo", chia sẻ code giữa team, giai đoạn tăng trưởng nhanh.
- Modeling Equities Returns: The Linear Case Bài tóm tắt · Hudson River Trading · 2023
Ở HRT nhiều team giao dịch tự duy trì model để hiểu rủi ro và hiệu quả của danh mục. Bài giới thiệu factor model: lợi suất của nhiều tài sản được giải thích bằng ít "nhân tố" chung.
- Building a Distributed Filesystem for Scalable Research Bài tóm tắt · Hudson River Trading · 2025
HRT nạp lượng dữ liệu lớn; researcher dùng nó để phát triển và kiểm ý tưởng, ý tưởng tốt thành chiến lược giao dịch. Phần lớn hạ tầng on-premises, trước đây trộn Lustre, NFS filer và vài hệ mã nguồn mở tự vận hành.
- Inside HRT's Python Fork: Leveraging PEP 690 for Faster Imports Bài tóm tắt · Hudson River Trading · 2025
Phần lớn code của HRT nằm trong một monorepo; module Python nội bộ import được ở mọi nơi. Tiện, nhưng import tăng không kiểm soát. Import Python chạy lúc runtime và chậm khi module lớn, nằm trên filesystem phân tán, có…
- Long on Research, Short on Bandwidth Bài tóm tắt · Hudson River Trading · 2026
Giao dịch của HRT dựa trên lượng tính toán nghiên cứu khổng lồ: train nhiều loại model trên nhiều năm lịch sử từ các sàn khắp thế giới rồi mô phỏng hành vi của chúng trong vô số kịch bản giao dịch.
- Jane Street Công ty Thành viên
Công ty giao dịch định lượng và market making, viết gần như mọi thứ bằng OCaml. Blog không kể chiến lược, nhưng kể khá nhiều về hạ tầng quanh chúng. Ở tầng công cụ, từ 2012 họ tự viết build system Jenga; năm 2014…
- How to shuffle a big dataset Bài tóm tắt · Jane Street · 2018
Theo bài, dữ liệu ở Jane Street có tỉ lệ tín hiệu/nhiễu rất thấp nhưng rất nhiều: kiểu một tỉ mẫu huấn luyện mà nhãn chỉ hơi có xu hướng đúng.
- Building reproducible Python environments with XARs Bài tóm tắt · Jane Street · 2023
Trader và researcher dùng Python và notebook rất nhiều, nhất là cho ML. Phần lớn code (nhiều là OCaml) nằm trong monorepo, nhưng notebook rải khắp nơi và phụ thuộc thư viện bên trong monorepo. Môi trường Python là lớp ở…
- Can you use autoregressive diffusion to generate market data? Bài tóm tắt · Jane Street · 2026
Model thường gặp trong tài chính định lượng nhận luồng sự kiện thị trường của một mã (lệnh treo được thêm, huỷ, khớp) và dự đoán giá tương lai. Model sinh thì hiếm hơn: tổng hợp được cả sự kiện sổ lệnh lẫn thời điểm…
- Flex Model: an event-driven feature engineering system Bài tóm tắt · Jane Street · 2026
Nhiều chiến lược giao dịch của Jane Street dùng mạng nơ-ron, nhưng dữ liệu thị trường thô (lệnh được thêm vào sổ lệnh, lệnh huỷ, giao dịch khớp) phải biến thành feature trước. Ví dụ đơn giản: mid (giữa giá mua tốt nhất…
- A FUSE server for our in-house storage backend Bài tóm tắt · Jane Street · 2026
Nhiều workload xử lý dữ liệu cần truy cập thông lượng cao vào lượng lưu trữ lớn. Trước đây dùng sản phẩm mua ngoài (Dell Isilon, VAST); khi dataset lớn dần và nghiên cứu cần truy cập nhanh hơn tới nhiều dữ liệu hơn, họ…
- Using OxCaml to implement type-safe reference counting between OCaml and Python Bài tóm tắt · Jane Street · 2026
Jane Street là công ty OCaml, nhưng Python là ngôn ngữ chính thứ hai, công cụ chủ yếu của trader và researcher cho phân tích dữ liệu và ML; hạ tầng phần lớn là OCaml.
- Optiver Công ty Thành viên
Công ty market making (quyền chọn và nhiều loại tài sản khác) trên nhiều sàn. Theo Optiver, độ dài vòng nghiên cứu là chỉ tiêu cốt lõi; nền tảng nghiên cứu chạy hybrid on-prem và cloud với vị trí chạy quyết định trước…
- Research at scale: Orchestrating ML for systematic trading Bài tóm tắt · Optiver · 2025
Theo Optiver, giao dịch hệ thống dựa vào sức mạnh của "cỗ máy nghiên cứu": thí nghiệm hôm nay thành model, tín hiệu, kiểm tra rủi ro và hạn mức vị thế ngày mai. Vòng nghiên cứu: đặt giả thuyết → chạy thí nghiệm → đánh…
- Designing for latency and iteration Bài tóm tắt · Optiver · 2026
Thuật toán HFT biến dữ liệu thị trường live và model thành lệnh, rất nhanh, và phải đi cùng nghiên cứu, risk và mọi thứ đổi theo khi có ý tưởng mới.
- Two Sigma Công ty Thành viên
Quỹ đầu tư định lượng; blog nghiêng về nền tảng cho researcher. Khoảng 2015, scheduler Cook đưa công bằng và preemption vào một cụm compute dùng chung để job interactive của researcher không phải chờ batch qua đêm .…
- Cook: A Fair Preemptive Resource Scheduler for Compute Clusters Bài tóm tắt · Two Sigma · 2016
Phần lớn tài nguyên compute của Two Sigma được cấp động cho ứng dụng theo nhu cầu, vì chia sẻ hiệu quả hơn cấp tĩnh. Có hai loại job, giống tiến trình foreground/background của OS: interactive (task nhỏ, người dùng chờ…
- Introducing Flint: A Time-Series Library for Apache Spark Bài tóm tắt · Two Sigma · 2018
Dữ liệu tăng tới mức giải pháp một máy không còn đủ; Spark đã thành chuẩn cho big data, nhưng thiếu các thao tác chuỗi thời gian mà nghiên cứu cần.
- Treating Data as Code at Two Sigma Bài tóm tắt · Two Sigma · 2025
Two Sigma dựa vào hàng nghìn nguồn dữ liệu. Khi một số nền tảng giao dịch scale, data scientist phải chờ lâu mới có dataset mới; dữ liệu nguồn ngoài hay đổi schema bất ngờ, giao trễ, lỗi chất lượng lan xuống dưới.