แหล่งที่มา (26 ไฟล์)
ไฟล์ chapter content แต่ละบทจาก ml4trading.io/third-edition/chapters/ — แต่ละไฟล์มี:
- Chapter stats (sections, notebooks, references)
- Learning objectives
- Section-by-section prose summaries (ละเอียดกว่า Chapters.md)
| Chapter | ไฟล์ |
|---|---|
| Ch 1 | The Process Is Your Edge.md |
| Ch 2 | The Financial Data Universe.md |
| Ch 3 | Market Microstructure.md |
| Ch 4 | Fundamental and Alternative Data.md |
| Ch 5 | Synthetic Financial Data.md |
| Ch 6 | Strategy Research Framework.md |
| Ch 7 | Defining the Learning Task.md |
| Ch 8 | Financial Feature Engineering.md |
| Ch 9 | Model-Based Feature Extraction.md |
| Ch 10 | Text Feature Engineering.md |
| Ch 11 | The ML Pipeline.md |
| Ch 12 | Advanced Models for Tabular Data.md |
| Ch 13 | Deep Learning for Time Series.md |
| Ch 14 | Latent Factor Models.md |
| Ch 15 | Causal Machine Learning.md (ไม่อยู่ใน raw/ — ถูก ingest ก่อนหน้า) |
| Ch 16 | Strategy Simulation.md |
| Ch 17 | Portfolio Construction.md |
| Ch 18 | Transaction Costs.md |
| Ch 19 | Risk Management.md |
| Ch 20 | Strategy Synthesis.md |
| Ch 21 | Reinforcement Learning.md |
| Ch 22 | RAG for Financial Research.md |
| Ch 23 | Knowledge Graphs.md |
| Ch 24 | Autonomous Agents.md |
| Ch 25 | Live Trading Systems.md |
| Ch 26 | MLOps and Governance.md |
| Ch 27 | The Systematic Edge.md |
หน้าที่อัปเดต
wiki/entities/ml4t/book-3e.md— ML4T Book 3rd Edition — เนื้อหาหลักมีอยู่แล้วจาก ingest ก่อนหน้า ไม่มีการเพิ่มเติม (ข้อมูลซ้ำ)
Key Insights เพิ่มเติม (ที่ไม่มีในการ ingest ก่อน)
Ch 22 RAG: 5 failure types ใน diagnostics = retrieval / context / synthesis / computation / abstention; corrective RAG จะ re-query อัตโนมัติเมื่อผลแรกไม่เพียงพอ
Ch 23 KG: ตัวอย่าง supply chain: TSMC + Foxconn เป็น concentration nodes ใน S&P 100 supplier graph; compact ontology 8-15 relationship types (ไม่ต้องทำ full FIBO); GNN maturity: fraud detection = production-ready, alpha generation = still experimental
Ch 24 Agents: 6-layer multi-agent architecture (intake → parallel research → aggregation → adversarial debate → policy supervisor → calibration); Neyman extremization amplifies deviations proportional to genuine forecaster diversity; Platt scaling for LLM probability miscalibration; NVIDIA equity research เป็น core project example
Ch 26 MLOps: 4-quadrant drift diagnostic = (drift+no decay → model robust) | (no drift+decay → monitoring incomplete) | (drift+decay → retrain) | (no drift+no decay → healthy); minimum 0.2–0.3 Sharpe improvement required for promotion regardless of statistical significance
หมายเหตุ
เนื้อหาหลักในหน้า wiki/entities/ml4t/book-3e.md มี chapter summaries + learning objectives + key metrics ครบแล้วจาก 2 ingests ก่อนหน้า (2026-04-19-ml4t-3e-chapters, 2026-04-23-ml4t-chapters) ไฟล์ชุดนี้เป็นข้อมูลเดียวกันในรูปแบบ prose ละเอียดกว่า จึงไม่ได้เพิ่มเนื้อหาใหม่ที่มีนัยสำคัญ