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2019年1月12日
Alpha系列——主动投资管理之信息率
摘要: 实现平台:BigQuant—人工智能量化投资平台可在文末前往原文一键克隆代码进行进一步研究 主动投资管理——信息率 前面文章为大家介绍了许多AI量化投资理念,这篇教程的主要目的是介绍主动投资组合管理的一些重要概念,帮助不熟悉这一领域的读者能够了解这个方法论的核心思想和价值。我们先介绍主动投资的概念,
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posted @ 2019-01-12 10:35 BigQuant量化
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2019年1月11日
商品期货策略-ATR通道突破策略
摘要: 实现平台:BigQuant—人工智能量化投资平台可在文末前往原文一键克隆代码进行进一步研究 导语:商品期货交易上线啦!听闻这个消息的小编当然坐不住了,决定立刻商品期货走一波!本文选择实现的是经典的ATR通道突破策略(也被称为波动性突破策略,曾多年获得实盘前10策略殊荣),让我们来看看ATR通道突破策
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posted @ 2019-01-11 18:38 BigQuant量化
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基本面量化(Quantamental)——财务指标量化策略
摘要: 公司的基本面因素一直具备滞后性,令基本面的量化出现巨大困难。而从上市公司的基本面因素来看,一般只有每个季度的公布期才会有财务指标的更新,而这种财务指标的滞后性对股票表现是否有影响呢?如何去规避基本面滞后产生的风险呢?下面我们将重点介绍量化交易在公司基本面分析上的应用,即平时常说的 基本面量化(Qua
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posted @ 2019-01-11 18:28 BigQuant量化
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[量化学院]基于协整的配对交易
摘要: 实现平台:BigQuant—人工智能量化投资平台可在文末前往原文一键克隆代码进行进一步研究 配对交易 相信很多同学都了解过 Pairs Trading,即配对交易策略。其基本原理就是找出两只走势相关的股票。这两只股票的价格差距从长期来看在一个固定的水平内波动,如果价差暂时性的超过或低于这个水平,就买
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posted @ 2019-01-11 14:52 BigQuant量化
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[量化学院]使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化:以一个股票策略为例
摘要: 实现平台:BigQuant—人工智能量化投资平台可在文末前往原文一键克隆代码进行进一步研究 介绍 前文中,我们已介绍了许多量化投资思想,在这篇文章中,你将了解Markowitz投资组合优化的基本思想,以及如何在Python中实现。然后,我们将展示如何创建一个简单的策略回测,以Markowitz最佳方
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posted @ 2019-01-11 11:04 BigQuant量化
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[量化学院]事件驱动策略(基于业绩快报)
摘要: 实现平台:BigQuant—人工智能量化投资平台可在文末前往原文一键克隆代码进行进一步研究 事件驱动(Event Driven)属于量化投资之中的一个重要类别,涵盖投资机会广泛。广义上说,市场上任何发生的有可能与股票市场相关的新闻、事件、公告均有可能成为事件驱动的投资机会。 目前我国业界事件驱动策略
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posted @ 2019-01-11 10:55 BigQuant量化
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WorldQuant因子分析复现
摘要: WorldQuant因子分析复现 WorldQuant因子模拟简介 WorldQuant发布了WebSim后,本着全世界给它当矿工的精神,大大降低了普通人因子挖掘的门槛。用户只需要输入因子表达式,便能得到这个因子的alpha收益。 本文在BigQuant人工智能量化投资平台进行复现,复现方式和Web
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posted @ 2019-01-11 10:42 BigQuant量化
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2019年1月10日
[量化学院]大师系列之价值投资选股策略
摘要: 国外证券市场比较悠久,曾出现过本杰明·格雷厄姆、彼得·林奇、詹姆斯·奥肖内西、查尔斯·布兰德斯等多位投资大师,这些投资大师有一个共同点,他们在证券市场上保持了常年的稳定持续盈利,他们的投资法则及选股标准在一些著作中有详细的描述。值得欣慰的是,申万宏源证券研究所发布了<申万宏源-申万大师系列价值投资篇
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posted @ 2019-01-10 18:10 BigQuant量化
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[量化学院]借助talib使用技术分析指标来炒股
摘要: 什么是技术分析 所谓股票的技术分析,是相对于基本面分析而言的。基本分析法着重于对一般经济情况以及各个公司的经营管理状况、行业动态等因素进行分析,以此来研究股票的价值,衡量股价的高低。而技术分析则是透过图表或技术指标的记录,研究市场过去及现在的行为反应,以推测未来价格的变动趋势。其依据的技术指标的主要
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posted @ 2019-01-10 18:02 BigQuant量化
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HMM滚动训练择时研究【附源码】
摘要: 最近社区上有几篇关于隐马尔可夫模型(HMM)的研究报告。在此基础上,本报告针对沪深300指数,采用滚动学习方式构建HMM模型,获得收益预测情况,从而生成交易信号。回测结果表明,该模型对于大盘系统性风险预判能力较强,年化收益为16.5%,夏普比0.75。 关于HMM的模型介绍,可以参考以下两篇帖子,这
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posted @ 2019-01-10 17:52 BigQuant量化
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