Quant Workbench · Learn Center

Active Learning Paths

QUANT MASTERCLASS 5 / 8 Lessons

Formulaic Alpha Engineering 101

Mathematical signal formulation, cross-sectional rankings, parameter optimizations and statistical decay.

65% Completed

BACKTEST ADVANCED 1 / 5 Lessons

Slippage & Realistic Friction Models

Accounting for market impact drag, execution delay, brokerage fees and corporate tax drag in VN30/Crypto.

20% Completed

PORTFOLIO CORE 0 / 6 Lessons

Risk Parity & Strategic Asset Allocation

Calculating covariance matrices, leverage limits, risk parity distribution and modern downside controls.

0% Completed

Developer Guides & Documentation

Quant Workbench REST API endpoints and native Python SDK guides.

Install local sandbox package using standard pip client:

pip install quant-workbench-sdk

Simple quantitative script to query signals and run a deterministic backtest:

import quant_workbench as qw

# Connect client session using T2 API keys
client = qw.Client(api_key="qw_live_lp_t2_94fa")

# Query VN30 news NLP sentiment metrics
sentiment = client.get_news_sentiment(ticker="FPT")
print(f"Sentiment: {sentiment.direction} ({sentiment.confidence:.1%})")

# Schedule model backtest run inside VM workers
run = client.run_backtest(
    strategy_id="vn30_momentum_carry",
    universe="VN30",
    start_date="2024-01-01"
)
print(f"Backtest CAGR: {run.metrics.cagr:.2%}, Sharpe: {run.metrics.sharpe:.2f}")

Method	Endpoint	Authentication	Description
GET	/v2/data/feed	T1+	Retrieves real-time consolidated streaming tick datasets.
POST	/v2/backtest/run	T2	Schedules an asynchronous backtest task run to worker VM.
GET	/v2/signals/library	T2	Lists active registered production and staging strategy keys.
DELETE	/v2/alphas/strategy/{id}	T3	Deletes strategy configuration from repository database.

Frequently Asked Questions

Answers to common quantitative setup questions.

FAQ

Mức giới hạn dữ liệu lịch sử trong Sandbox là bao nhiêu? ▶

Môi trường Sandbox cung cấp tối đa 10 năm dữ liệu lịch sử hàng ngày (EOD) và 3 năm dữ liệu tick chi tiết đối với tất cả các cổ phiếu thuộc rổ VN30. Đối với thị trường Crypto, hệ thống cung cấp dữ liệu spot giao dịch 5 năm gần nhất từ Binance.

Chi phí giao dịch và Slippage được tính toán thế nào? ▶

Theo mặc định, mọi lệnh chạy Backtest sẽ áp dụng mức phí giao dịch cố định là 0.1% (bao gồm thuế chuyển nhượng và phí môi giới). Ngoài ra, hệ thống tích hợp sẵn mô hình Slippage dựa trên tỷ lệ tham gia khối lượng trung bình phiên (ADV Impact Model) để mô phỏng thực tế khớp lệnh khi trượt giá.

Làm cách nào để chuyển một chiến lược từ Test sang Live? ▶

Sau khi chạy Backtest thành công trong Alphas Studio, bạn có thể click chọn nút "Submit Strategy". Chiến lược sẽ được ghi nhận vào hàng đợi kiểm duyệt. Người dùng cấp quản trị viên T3 (Eric, C. Trần) sẽ kiểm tra mã nguồn, kiểm thử độ ổn định và tiến hành kích hoạt Live trong Signal Library.

Tôi có thể chạy đồng thời bao nhiêu tiến trình Backtest? ▶

Người dùng thuộc cấp quyền T2 (Senior Researcher) được chạy tối đa 10 tiến trình Backtest song song. Các yêu cầu vượt quá giới hạn này sẽ tự động đưa vào hàng đợi trung tâm và xử lý ngay khi VM worker được giải phóng.