----量化投资

python中金融包_量化投资&数据分析之常用的python包（附代码）

小伙伴们都知道python功能强大，在金融量化分析中运用广泛，python常用的数据分析包很多，下面先给大家简单列举一些(如果您刚开始学python觉得这东西很烦看不懂，那么请不要担心，直接忽视跳到第二节吧~因为您不会错过任何精彩内容~如果您是老司机，那么欢迎私戳讨论【微笑】)：一.数据分析常用包(1)NumPy:NumPy是基于Python的科学计算的基础包，可用来存储和处理大型矩阵，提供了矩阵
夏晓昊·2023-01-05 10:20

中证1000期指上市带来的交易机会

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数量技术宅·2022-12-30 14:31

使用蒙特卡罗模拟期权定价

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数量技术宅·2022-12-30 14:29

Python量化交易05——基于多因子选择和选股策略(随机森林，LGBM)

参考书目:深入浅出Python量化交易实战在机器学习里面的X叫做特征变量，在统计学里面叫做协变量也叫自变量，在量化投资里面则叫做因子，所谓多因子就是有很多的特征变量。
阡之尘埃·2022-12-30 09:55

打开趋势跟踪CTA的黑箱：国际市场的表现与经验

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普通网友·2022-12-30 02:28

G-Research：ICML 2022论文推荐

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普通网友·2022-12-30 02:58

量化机器学习的实验设计和常见陷阱

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普通网友·2022-12-30 02:58

2022量化圈『年度关键词』揭秘中···

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普通网友·2022-12-30 02:58

2022年的量化圈

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普通网友·2022-12-30 02:47

USDCNY即期均值顺势信号——基于Python的均值回归进阶策略

这个网站主要是为股票的量化投资提供一个策略撰写、回测的平台。站内的量化课堂里存放的策略，不少思路值得借鉴。本次练习手稿的就参考了网站上的均值回归高阶策略。
外汇量化__炼丹房·2022-12-29 22:45

python 量化交易实战 王晓华_Python量化交易实战

目录第1章走进量化投资11.1量化投资的诞生背景11.2量化投资的特点31.3量化投资的应用51.4量化投资在我国股市的发展前景61.5小结6第2章Python的安装与使用72.1Python的基本安装和用法
weixin_39960319·2022-12-27 14:56

python量化策略——（单个和双均线）移动平均策略

量化投资——移动平均策略详细版免费数据库注：重要的talib函数，注意安装时再官网装，选择合适的版本，64位/32位，还要对应自己python的版本。注释都很清楚了！看代码！
小李、不姓李·2022-12-27 14:17

机器学习时代，随机过程的数学知识还重要吗？

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普通网友·2022-12-27 12:52

运用Python分析公募基金【量化投资】

Python在量化投资，尤其是投资的分析、策略回测等方面有着广泛的运用，所以笔者结合在政胤老师课程中学习的知识，运用Python对基金的收益进行分析。
毕加锁·2022-12-25 12:51

python股票价格涨跌幅_案例_如何计算股票复权价格

>《邢不行-2019新版|Python股票量化投资课程》>author：邢不行>微信：xingbuxing0807>##本节课讲解如何根据预测者网的历史数据，计算复权价格>importpandasaspd
战略咨询马北苍·2022-12-25 11:23

量化投资学习——ARIMA模型使用感悟

话不多说，上来放干货，自动化调参的ARIMA模型，解放您的双手：https://blog.csdn.net/weixin_45839604/article/details/112041261未完待续
量化橙同学·2022-12-24 09:52

量化投资学习(2)：金叉策略

准备工作完成，接下来我们的目标是建立起交易落单的逻辑，以便于我们使用历史数据进行回测。金叉的交易思路我们在上一篇教程中已经分析，如果短期均线从底部突破长期均线，是买入信号，我们把思路转化为python代码。ifMA_short>MA_longandcurPosition==0:order_shares(context.s1,shares)在这里我们接触到了新的api，就是落单功能order_sha
更好的自己520·2022-12-24 00:19

巴菲特指标：估值过高

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普通网友·2022-12-23 08:45

量化投资学习——A股H股套利年化100%

一、交易对象选取首先是选取数据，选取数据的来源是wind：从wind中的交易数据-AH比较里面可以看到历史收盘价和A/H溢价率，考虑到在2008年金融危机之后，全球市场发生了较大的变化，我们从2009年取，一共取到了13年的数据如下所示,其中表1是AH溢折数据，价格数据和volume数据接下来进行数据分析：根据十三年的数据，我们观察得到，每年由于新上市的股票数目由于上市退市等变动，存在着较大的变化
量化橙同学·2022-12-23 07:50

量化交易入门学习

目录量化交易入门量化交易系统组成策略识别回溯测试交割系统风险管理常见十大量化投资策略海龟交易策略原理策略思路双均线策略原理策略逻辑alpha对冲CAPM模型（资本资产定价模型）什么是alpha对冲策略怎么对冲策略要点多因子选股原理
Tang__________·2022-12-19 23:41

量化金融分析师CQF技术储备

分别是数学，主要包括量化投资中要用到的基础数理统计知识；金融，主要包括量化投资所必需的基
港城嘟嘟·2022-12-19 01:27

第八届CQF国际量化投资峰会来啦！限时免费领门票！

第八届CQF国际量化金融洞察会议时间：2021年10月27日-28日方式：在线直播免费索票入口：见底部阅读原文/二维码这个国际量化峰会每年邀请的嘉宾质量都很高，峰会上讨论的议题也很有针对性和前沿性。会议举办的目的之一就是为金融学者们提供一个免费开放的高端交流平台，让知识在交换中碰撞，让思想在交流中沉淀。去年11月的第六届CQF量化金融洞察峰会，邀请到了量化金融的奠基者，诺贝尔奖得主马科维茨；《Th
数据分析v·2022-12-19 01:26

一文了解2万美金的CQF量化金融分析师证书

官方意思：CQF的全称是CertificateinQuantitativeFinance中文翻译为量化投资分析师，是由PaulWilmott博士领导的国际知名的数量金融工程专家团队设计和推出，是量化金融领域最高级的专业资格
m0_46227395·2022-12-19 01:25

Python量化学习笔记13——量化投资——以Python为工具 Part02-C13-描述性统计

目录数据类型图表数据的位置数据的离散度数据类型定性：对性质特征的描述定量：对数量特征的描述图表频数分布图直方图、饼图、折线图，散点图等数据的位置算术平均数：累加/总个数几何平均数：累积→开方（常用于收益率数据分析中）中位数：位置居中的数众数：出现次数最多的数百分位数数据的离散度#数据相对于中心位置的偏离程度#极差=最大-最小#平均绝对偏差=汇总（绝对值（样本值-平均值））#方差=平方（样本值-平均
宝藏在交易·2022-12-15 09:56

20210901——机器学习复习

传统预测：店铺销量预测/量化投资/广告推荐图像领域：人脸识别/交通自然语言：文本分类/情感分析/聊天机器人什么是机器学习定义个人认为：机器
宫城诗·2022-12-13 13:45

研究分享：用随机森林预测股价走势

机器学习已经广泛地应用在对于资产市场的分析中，在量化投资中尤为显著。但是，在浩如烟海的机器学习算法中，到底哪种算法能取得更优的预测效果呢？
BigQuant·2022-12-11 13:02

Python量化投资——年化收益26%，一个大小盘轮轮动量化投资策略的回测效果

大小盘轮动选股策略Python量化投资——使用`qteasy`测试一个大小盘轮动投资策略问题介绍策略思想策略的实现创建交易策略配置回测参数策略的回测结果策略的进一步改进可视化报告的使用交易明细报告改进后的策略设置改进后的结果策略思路的延伸
Shepherdppz·2022-12-10 14:43

量化投资学习

金融什么是金融？金融：就是对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。通俗来说，金融就是你有钱，但对创业没有想法，将钱融给需要做大做强的公司，等到上市，市值翻倍，从中获利。金融工具：在金融市场中可交易的金融资产（股票、期货、黄金、外汇、基金等），就是将钱融给别人的方式。期货相当于现货，两人对货物的未来价格趋势的一种约定。黄金稳定，当需要保值的时候一种投资。外汇：跟汇率有关，波动太小，一般
问题很多de流星·2022-12-10 01:16

BigQuant、聚宽、米筐、掘金等量化平台都有哪些特点？

1.BigQuant人工智能量化平台：无门槛使用AI进行更好的量化投资，提供策略生成器。知识库里也有近期的一些量化热点问题，还是挺不错的。
qq1841085904·2022-12-09 10:32

BigQuant*中金财富“启明星”创新量化交易大赛开启，月月都拿奖

本次大赛旨在汇聚一批具备编程基础且对量化投资感兴趣的量化爱好者，通过比赛形式共同切磋，探讨量化投资发展的新思路，同助推金融人才的建设工作和持续化发展。
BigQuant·2022-12-09 10:57

量化投资中的因子逻辑是什么？该如何实现？

本文主要是参考华泰多因子系列研报，整理了十一个大类因子的因子逻辑，以及大类因子里一些小因子的描述和平台实现方法。对于使用量化方法的朋友来说，如何选择和使用因子是十分重要的一环。而因子的种类很多，对于初学者来说可能有一些眼花缭乱，因此我们参考华泰多因子系列研报的分类方法（更多研报内容参见社区-研报分享），对十一个大类因子做了一个初步的整理。本文将因子分为了估值因子，成长因子，财务质量因子，杠杆因子，
BigQuant·2022-12-09 10:27

bigquant量化是什么？

量化投资平台BigQuant以人工智能为核心,为量化投资宽客提供机器学习AI技术、股票期货金融数据、高速精准回测和交易接口以及海量因子和策略,让Quant和量化投资者无门槛的！那么它有哪些优势呢？
Qq_2037696191·2022-12-09 10:20

如何提高量化策略回测的效率

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数量技术宅·2022-12-09 09:13

基于tushare的A股市场行情维护程序

3.1tushare数据获取接口封装3.2A股全市场股票日线数据的批量下载和更新4软件设计5程序实现5.1AshareDailyData.py5.2TuShare.py6运行界面截图7参考资料1开发背景：笔者刚接触量化投资
亚里·2022-12-07 23:19

量化投资界的“Q Quant”和“P Quant

在名为“金融工程”的世界里，存在着两个需要不同高阶量化技术的独立分支：对衍生品定价的“QQuant”，其目标是“推断现在（extrapolatethepresent）”，以及对风险和组合进行量化管理的“PQuant”，其核心是“对未来建模（modelthefuture）”。本文简要追溯了金融工程中这两大分支的历史，重点介绍各自的不同目标和面临的挑战。随后，本文概述了两者交叉的部分：风险溢价的概念、
量化密码库·2022-12-04 07:43

本质上已证明！张益唐关于朗道-西格尔零点猜想的最详笔记

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普通网友·2022-12-04 07:41

HRT：使用Huge Pages进行低延迟优化

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普通网友·2022-12-04 07:41

干货 | 高频多因子存储的最佳实践

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普通网友·2022-12-04 07:41

Qlib来啦：模型训练篇

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普通网友·2022-12-04 07:11

Trexquant | 量化多岗位招聘（全职+实习）

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普通网友·2022-12-04 07:11

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普通网友·2022-12-04 07:11

月薪超1.6万美元！对冲基金实习生也内卷

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普通网友·2022-12-04 07:41

奔三的Quant

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普通网友·2022-12-04 07:55

青软产业项目集：基于金融建模的衍生品分析及量化投资分析项目

随着大数据、人工智能、工业互联网等新兴技术的发展，以及传统产业数字化转型的不断深化，相关企业更加迫切地需要理解产业、具备技术和工程实践等能力的高素质数字化人才。基于真实产业需求，青软面向商业BI、航空、智能交通、社会舆情、能源、医药服务等领域，引入适用于高校人才培养的项目资源，构建于U+新工科智慧云平台上，助力高校培育复合型应用人才。本期，我们将介绍企业级真实案例——《基于金融建模的衍生品分析及量
QST青软集团·2022-12-02 10:56

Tushare pro 使用心得

最近要搞毕设了因为对量化投资很感兴趣毕设打算做卷积神经网络选股方面的研究所以需要沪深三百股指期货的一些数据。
逃离舒适圈·2022-12-01 12:24

金融数据获取之tushare(一）

数据是量化的基础，数据之于量化投资就好比汽油之于汽车，其重要性不言而喻。相比于其他行业，金融行业的数据丰富度好，结构化程度高，可获得性门槛相对较低。
AI量化投资实验室·2022-12-01 12:21

施密特正交化_量化投资因子正交化

原创：量化小白H量化小白上分记本系列的第一篇因子加权方法中提到，对于因子间有相关性的情况，可以通过最大化IR来解决，但也会存在另一个问题：因子协方差矩阵的估计，文中对比了最原始的样本协差阵和Ledoit压缩估计量结果的差异，表明协方差矩阵的估计效果对于结果有很大影响。本文给出另一种更为常用的解决因子间相关性的方法：因子正交化。01背景因子多重共线性如上一篇所述，传统的多因子模型一般采用IC加权、I
weixin_39873325·2022-12-01 01:52

【手把手教你】使用Logistic回归、LDA和QDA模型预测指数涨跌

量化投资作为机器学习在投资领域内最典型的应用之一，已经越来越广泛的出现在我们的视野中。机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测，其模型算法根据学习任务可以分为分类、回归和聚类。
Python金融量化·2022-11-28 21:28

机器学习从零开始系列01：机器学习概述

机器学习已经广泛应用于数据挖掘、搜索引擎、电子商务、自动驾驶、图像识别、量化投资、自然语言处理、计算机视觉、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券金融市场分析、游戏和机器
锦雩·2022-11-28 21:34

基于机器学习的量化投资策略

背景tushareID=399224机器学习已经广泛地应用在数据挖掘、计算机视觉、生物特征识别、证券市场分析和DNA序列测序等领域。机器学习算法可以分为有监督学习，无监督学习，强化学习3种类型。在有监督学习中，最早可以追溯到1936年Fisher发明的线性判别分析，在当时还没有机器学习的概念，其后出现贝叶斯分类器、logistic回归、KNN算法等零碎化的机器学习算法，不成体系，直至1980年开始
superhake·2022-11-27 21:31
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