最近程序化交易很热,量化金融也是我很感兴趣的一块。
国内量化投资近几年开始盛行,如果你想对量化投资有进一步了解的话,里面有几篇量化投资策略类干货贴分享给大家,希望对各位有帮助。
量化交易策略
价值投资
成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/541
三一投资管理公司价值选股法:http://www.joinquant.com/post/556
低估价值选股策略:http://www.joinquant.com/post/586
引起广泛讨论的小市值
小市值&低股价:http://www.joinquant.com/post/500
小市值股票轮动策略:http://www.joinquant.com/post/316
小市值改进-超跌:http://www.joinquant.com/post/479
持仓1只股票的小市值策略:http://www.joinquant.com/post/346
持仓10只股票的小市值策略:http://www.joinquant.com/post/347
低开买(跌停不买),高开卖(涨停不卖):http://www.joinquant.com/post/440
小市值策略【收益40000%】:http://www.joinquant.com/post/255
小市值策略,剔除了停牌,st,*st,加了简单的止损【收益340000%】:http://www.joinquant.com/post/255
小市值策略的探索性研究(一):http://www.joinquant.com/post/297
小市值策略的探索性研究(二):http://www.joinquant.com/post/335
小市值策略的探索性研究(三):http://www.joinquant.com/post/435
技术指标
乖离率(BIAS):http://www.joinquant.com/post/586
STOCH(KD指标):http://www.joinquant.com/post/176
上下影线:http://www.joinquant.com/post/7
简易波动指标(EMV):http://www.joinquant.com/post/150
能量潮OBV:http://www.joinquant.com/post/126
相对OBV指标策略:http://www.joinquant.com/post/439
指数平滑均线:http://www.joinquant.com/post/14
Bollinger Bands:http://www.joinquant.com/post/144
人气指数(AR):http://www.joinquant.com/post/160
CCI指标:http://www.joinquant.com/post/219
布林强盗策略(BollingerBandit):http://www.joinquant.com/post/147
双线RSI择时轮动策略:http://www.joinquant.com/post/213
双因子加指标模型:http://www.joinquant.com/post/399
量化交易经典策略
羊驼1(每天持有收益率前n的股票):http://www.joinquant.com/post/26
羊驼2(表现最优入池):http://www.joinquant.com/post/19
羊驼3(随机入池):http://www.joinquant.com/post/20
羊驼和均线策略的结合:http://www.joinquant.com/post/30
海龟交易系统:http://www.joinquant.com/post/49
Dual Thrust 交易策略:http://www.joinquant.com/post/274
Volume-weighted Moving Average 交易策略:http://www.joinquant.com/post/274
周规则交易策略(使用分级移动止盈、移动止盈方法):http://www.joinquant.com/post/274
网格交易:http://www.joinquant.com/post/539
滚动复利策略的量化实现:http://www.joinquant.com/post/50
线性回归
线性回归的趋势跟踪系统:http://www.joinquant.com/post/212
均线策略
行业龙头股均线(收益率填坑优化版):http://www.joinquant.com/post/258
多均线策略:http://www.joinquant.com/post/243
简单的多均线择时策略:http://www.joinquant.com/post/570
机器学习
深度学习简介:http://www.joinquant.com/post/408
支持向量回归SVR:http://www.joinquant.com/post/271
钟摆策略系列
钟摆理论的量化模型实现:http://www.joinquant.com/post/287
【钟摆理论2】价值中枢:http://www.joinquant.com/post/457
【钟摆系列3】单股票价值中枢动态调仓:http://www.joinquant.com/post/477
【钟摆系列4】多股票市值中枢动态平衡:http://www.joinquant.com/post/505
量化配对交易
量化配对交易-以价格比值为价值中枢:http://www.joinquant.com/post/242
在量化配对交易的基础上增加了协整判断:http://www.joinquant.com/post/266
银行配对交易:http://www.joinquant.com/post/227
Markowitz
Markowitz with regularization term:http://www.joinquant.com/post/501
Adaptive Asset Allocation:http://www.joinquant.com/post/388
带收益预测的Markowitz动态平衡策略:http://www.joinquant.com/post/389
Markowitz动态再平衡策略:http://www.joinquant.com/post/353
轮动
银行股低PB轮换策略:http://www.joinquant.com/post/152
银行pe、pb轮动策略:http://www.joinquant.com/post/587
指数轮动模型:http://www.joinquant.com/post/451
二八轮动:http://www.joinquant.com/post/512
动量度量-ETF轮动:http://www.joinquant.com/post/464
基于卡尔曼滤波器的银行搬砖:http://www.joinquant.com/post/391
研究型文章
线性回归:http://www.joinquant.com/post/56
线性相关分析:http://www.joinquant.com/post/173
斯皮尔曼秩相关系数:http://www.joinquant.com/post/170
过拟合:http://www.joinquant.com/post/194
参数估计的不稳定性:http://www.joinquant.com/post/209
模型设定:http://www.joinquant.com/post/209
回归模型假设的违背:http://www.joinquant.com/post/214
回归分析:http://www.joinquant.com/post/221
套利定价理论:http://www.joinquant.com/post/229
最大似然法(MLE):http://www.joinquant.com/post/225
ARCH和GARCH:http://www.joinquant.com/post/304
多空策略:http://www.joinquant.com/post/281
动量交易策略:http://www.joinquant.com/post/303
度量动量:http://www.joinquant.com/post/305
配对交易:http://www.joinquant.com/post/185
凸优化(Convex Optimization)介绍:http://www.joinquant.com/post/571
时间序列波动率估计:http://www.joinquant.com/post/465
上证指数十年走势:http://www.joinquant.com/post/447
交易策略中的参数优化问题:http://www.joinquant.com/post/403
被动型投资:http://www.joinquant.com/post/422
不同市场对同一指数的追踪:http://www.joinquant.com/post/603
量化缠论系列
【量化缠论】之分型、笔、线段识别:http://www.joinquant.com/post/425
【量化缠论】应用之维克多1-2-3法则:http://www.joinquant.com/post/519
缠论中的线性回归:http://www.joinquant.com/post/427
笔的新定义-非参数型聚类分析:http://www.joinquant.com/post/433
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主要包括以下内容的下载地址
一、python for 量化
1 像计算机科学家一样思考Python
2 [Python标准库].Doug.Hellmann.扫描版
3《Python科学计算》.(张若愚)
4 用Python做科学计算
5 利用Python进行数据分析
6 Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)
7 NumPy攻略
7 Python科学计算与数据分析
8 A Practical Guide To Quantitative Portfolio Trading
9 Data Structures and Algorthms Using Python
10 Mastering Python for Finance
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二、R for 量化
1 R语言入门
2 R语言编程艺术
3 R语言实战 中文版
4 使用R进行数据分析与作图
5 Introduction.to.R.for.Quantitative.Finance
6 Quantitative Trading with R Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant’s Perspective
7 Mastering R for Quantitative Finance
8 Mastering Predictive Analytics with R
9 金融数据分析导论:基于R语言
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三、Quant Interview Books
1 150 Most Frequently Asked Questions on Quant Interviews
2 [Mark Joshi]Quant Job Interview Questions And Answers
3 [Xinfeng Zhou]A practical Guide to quantitative finance interviews
4 Frequently-Asked-Questions-Quant-Interview
5 Heard on the Street Quantitative Questions from Wall Street Job Interviews
6 The 200 Investment Banking Interview Questions & Answers You Need to Know
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四、投资阅读书籍
1 algorithmic trading winning strategies and their rationale
2 barra handbook US
3 Encyclopedia of Trading Strategies(交易策略百科全书)
4 Inside the Black Box -A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading(2nd.Edition)
5 NASSIM Taleb-Dynamic Hedging
6 Options Futures and Other Derivatives 8th - John Hull
7 Quantative Trading Strategies
8 Quantitative Equity Portfolio Management:Modern Techniques and Applications
9 Quantitative Trading How to Build Your Own Algorithmic Trading Business
10 Quantitative Trading How to Build Your Own Algorithmic Trading Business
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五、计量经济学
1 金融计量学从初级 到 高级建模技术
2 哈佛教材 应用计量经济学 stata
3 高等计量经济学 李子奈等编着
4 Analysis of Financial Time Series- Financial Econometrics(2002)金融时序分析
5 Phoebus J. Dhrymes, Mathematics for Econometrics, 4e
6 Osborne,Rubinstein-A Course in Game Theory
7 Model Building in Mathematical Programming(5e)
8 Hayashi - Econometrics
9 Gujarati-Essentials of Econometrics计量精要
10 Akira Takayama - Mathematical Economics
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六、研究报告
1 国信证券金融工程
2 大券商2016年年度投资策略报告
3 光大证券
4 海通证券申
5 万大师系列
6 他山之石系列
7 中信证券
8 广发证券