architectureman architectureman

Công thức tính Today's Total PNL (Scalable)

Tổng quan

Công thức này giúp tính toán lãi/lỗ (PNL) tổng hợp hàng ngày cho đa dạng tài sản (cổ phiếu, crypto, phái sinh...), xử lý được các trường hợp phức tạp như múi giờ, ngày nghỉ, và chi phí tài chính.

Công thức tổng quát

PyPortfolioOpt Report

Trong các mô hình optimize cho portfolio được chia ra làm hai thời kì, thời kì đầu tiên được phát triển bởi Harry Markowitz với tên gọi quen thuộc là MPT - Modern Portfolio Theory. Nhưng do có một số hạn chế do việc chưa tối ưu về đánh giá rủi do và các ràng buộc quá đơn giản giữa expected return và risk model nên sau này thời kì thứ hai họ đã cải tiến các tham số đi sâu vào việc cải thiện đánh giá risk model, do sự nhạy cảm về giá giảm của các nhà đầu tư và sau này được biết đến tên gọi là PMPT - Post-Modern Portfolio Theory.

Việc sử dụng đường giá để đánh giá sẽ được sử dụng để tính ra expected return và cũng được dùng để làm mẫu đánh giá cho từng risk model:

Để triển khai một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Deepseek 685B với độ chính xác FP8 và phục vụ khoảng 100 người sử dụng thông qua Ollama Public API, bạn cần cân nhắc các yếu tố phần cứng và cấu hình hệ thống phù hợp. Dưới đây là phân tích chi tiết:

1. Yêu cầu về tài nguyên cho Deepseek 685B

Số lượng tham số: 685 tỷ tham số.
Độ chính xác FP8: FP8 giảm kích thước lưu trữ và băng thông so với FP16 hoặc FP32, nhưng vẫn yêu cầu phần cứng mạnh mẽ để xử lý.
Ước tính bộ nhớ GPU:
- Với FP8, mỗi tham số chiếm 1 byte (so với 2 byte ở FP16).
Bộ nhớ cần thiết để lưu trữ mô hình:

Dưới đây là danh sách các công cụ quản lý chi tiêu cá nhân tích hợp AI nổi bật nhất hiện nay, kèm theo đặc điểm, tính năng AI và thông tin chi tiết:

1. Cleo

Nền tảng: iOS, Android, Web.
Tính năng AI: Chatbot AI tương tác qua tin nhắn, phân tích chi tiêu, đưa ra lời khuyên tài chính, cảnh báo thói quen chi tiêu xấu.

Để triển khai Deepseek-R1 (hoặc các mô hình tương tự) cho ứng dụng quản lý danh mục đầu tư chạy local với Ollama, bạn cần cân nhắc kỹ lưỡng về số lượng tham số của mô hình và cấu hình phần cứng để đảm bảo hiệu suất và khả năng đáp ứng yêu cầu. Dưới đây là phân tích chi tiết:

1. Chọn Model Có Bao Nhiêu Tỷ Tham Số?

Deepseek-R1 có nhiều phiên bản khác nhau, từ nhỏ đến lớn, tùy thuộc vào số lượng tham số (tính bằng tỷ - B). Việc chọn model phù hợp phụ thuộc vào:

Yêu cầu về độ chính xác và chất lượng đầu ra: Mô hình càng lớn thì khả năng hiểu ngữ cảnh và tạo ra nội dung chất lượng càng cao.
Khả năng xử lý của phần cứng: Mô hình lớn đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn để chạy.
Tốc độ phản hồi: Mô hình nhỏ hơn sẽ nhanh hơn khi đưa ra kết quả.

Báo Cáo Phân Tích Đầu Tư: Áp Dụng Mô Hình Mean-Variance Optimization

1. Giới thiệu

Báo cáo này trình bày kết quả phân tích và tối ưu hóa danh mục đầu tư dựa trên mô hình Mean-Variance Optimization (MVO). Danh mục được xem xét bao gồm năm cổ phiếu: AAPL, AMZN, GOOGL, META, và MSFT.

2. Phân Tích Lợi Nhuận Trung Bình

Dưới đây là lợi nhuận trung bình hàng năm của từng cổ phiếu trong danh mục:

| Cổ Phiếu | Lợi Nhuận Trung Bình |

Tài liệu thu thập thông tin cơ bản thị trường và các tác động vĩ mô lên thị trường

1. Giới thiệu:

Trong thị trường chứng khoán nói chung và các thị trường mới nổi như crypto nói riêng thông qua sự hình thành và tích lũy mọi thị trường đều dần có tính chu kì, mỗi thị trường đều sẽ phản ứng với thông tin vĩ mô hay các thông tin tiêu cực theo một cách khác nhau, nhưng tựu chung lại khi đã giao dịch qua đồng USD thì sẽ chịu tác động từ các chính sách của nhà nước. Chưa kể đến các tác động nội - ngoại quan từ thị trường, báo cáo tài chính, báo cáo nghiên cứu ngành đều sẽ có các tác động lớn nhỏ. Khi một thông tin vĩ mô hoặc được báo chí đăng lên thị các nhà giao dịch, các nhà đầu tư sẽ có những phản ứng khác nhau, một thông tin tiêu cực với việc điều hành vĩ mô nhưng chưa chắc đã là tin tiêu cực với thị trường giao dịch. Nên việc thu thập các thông tin khác nhau, phân loại, phân tích để có cái nhìn tổng quan, sâu sắc hơn sẽ giúp cho một hệ thống tối ưu danh mục đầu tư có lợi thế, khi mà AI đang phát triển và

AI đang tunning của R&D

Dựa vào dữ liệu cung cấp, đây là phân tích về tình hình của hai portofolio được ghi nhận vào ngày 10/2 và 11/2:

Portfolio Ngày 10/2:

Tổng số cổ phiếu: MOG.ASX (MACQUARIE GROUP LIMITED), ANZ.ASX (ANZ GROUP HOLDINGS LIMITED), RIO.ASX (RIO TINTO LIMITED), CBA.ASX (COMMONWEALTH BANK OF AUSTRALIA)
Phân bổ vốn:
- MOG.ASX: 32.87%
- ANZ.ASX: 22.00%
RIO.ASX: 14.99%

	using System;

	using System.Collections.Generic;

	using System.Drawing;

	using System.Windows.Forms;

	using System.IO;

	from pydantic import BaseModel, Field, field_validator, model_validator
	from typing import Dict, List, Optional, Tuple, Union, Callable, Any
	from datetime import datetime, timedelta
	import json
	import numpy as np
	import pandas as pd
	import yfinance as yf
	from datetime import datetime
	from pypfopt import efficient_frontier, risk_models, expected_returns
	from functools import partial, reduce