ETFs Archive

Ứng dụng của Lý thuyết Danh mục Đầu tư Hiện đại (MPT) trong Giao dịch Trading Cổ phiếu, ETFs, Index, và US-stock

Trong giao dịch cổ phiếu và các tài sản tài chính khác như ETFs, index và US-stock, Lý thuyết Danh mục Đầu tư Hiện đại (MPT) đóng vai trò quan trọng trong việc xác định chiến lược giao dịch tối ưu. Đa dạng hóa danh mục đầu tư: MPT giúp các nhà đầu tư phân

Giới thiệu về Lý thuyết Danh mục Đầu tư Hiện đại (Modern Portfolio Theory – MPT)

Lý thuyết Danh mục Đầu tư Hiện đại (MPT) là một trong những lý thuyết nền tảng của tài chính hiện đại, được phát triển bởi nhà kinh tế học Harry Markowitz vào năm 1952. Lý thuyết này tập trung vào việc tối ưu hóa lợi nhuận của một danh mục đầu tư bằng cách

Ứng Dụng Phân Tích Fourier Trong Giao Dịch Tài Chính

Trong giao dịch tài chính, đặc biệt là giao dịch cổ phiếu, ETFs, và chỉ số (index trading), phân tích Fourier được ứng dụng để phân tích chuỗi thời gian và dự đoán xu hướng giá cả. Dưới đây là một số ứng dụng cụ thể: Phân Tích Chu Kỳ Giá (Cycle Analysis): Phân tích

Giới thiệu về Phân Tích Fourier trong tài chính

Phân tích Fourier (Fourier Analysis) là một kỹ thuật toán học được phát triển bởi Joseph Fourier vào đầu thế kỷ 19. Nó liên quan đến việc phân tích và biểu diễn một hàm phức tạp dưới dạng tổ hợp của các hàm sóng sin và cosin đơn giản hơn. Kỹ thuật này đóng vai

Ứng dụng của mô hình học động lượng trong giao dịch tài chính-cổ phiếu

Ứng dụng mô hình học động lượng (Momentum Models) trong giao dịch tài chính là một trong những chiến lược phổ biến và hiệu quả đối với nhà đầu tư và các nhà giao dịch ngắn hạn. Đặc biệt, trong các thị trường cổ phiếu, ETFs và chỉ số chứng khoán như S&P 500, Dow

Giới thiệu tổng quan về mô hình học động lượng (Momentum Models)

Mô hình học động lượng (Momentum Models) là một trong những chiến lược phổ biến và lâu đời nhất trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt trong giao dịch cổ phiếu, ETFs, và chỉ số chứng khoán. Mô hình này dựa trên nguyên lý rằng giá tài sản sẽ tiếp tục di chuyển theo xu

Ứng dụng của Mạng nơ-ron nhân tạo trong giao dịch tài chính – cổ phiếu

Trong thị trường tài chính, ANN ngày càng trở thành một công cụ quan trọng giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp. Các ứng dụng phổ biến của mạng nơ-ron nhân tạo trong giao dịch tài chính và cổ phiếu bao gồm:

Giới thiệu sơ lược về Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN)

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) là một trong những nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning). Được mô phỏng dựa trên cách thức hoạt động của não bộ con người, ANN bao gồm nhiều lớp các nơ-ron (neurons) liên kết với nhau và có