高频交易
高频交易是金融市场上的闪电般的交易活动，通过先进的算法和极速的计算机网络，在毫秒甚至微秒级别完成买卖决策，追求微小但稳定的利润。这种交易依赖复杂的数学模型，对市场数据进行实时分析并快速做出反应。由于交易速度极快，高频交易能在极短时间内捕捉到市场上的微小变动并从中获利，但也因其高速和大规模的特性，有时可能加大市场的波动性和系统风险。高频交易在现代金融市场中占据重要地位，既是技术进步的产物，也带来了市场监管和风险管理的新挑战。
DeepAlpha短周期因子研究系列之：DNN在量化选股中的应用
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更新
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新
更新时间：2024-05-20 10:54
高频回测算子使用（HFTrade）
更新
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新版数据平
更新时间：2024-05-20 07:02
日线策略信号进行日内择时
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20210624 Meetup 策略案例
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更新时间：2024-05-20 06:46
Word2Vec系列
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更新时间：2024-05-20 06:40
强化学习在金融市场中的应用（上）
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旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
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更新时间：2024-05-20 06:33
早盘买卖
更新时间：2024-05-20 06:15
机器学习应用在市场微观结构和高频交易的思考
核心观点
短期涨跌的预测相比长期更容易，但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景，机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测，机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报，而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。
Michael Kearns在2010年的关于讨论机器学习在高频交易应用的论文中，提出了很多机器学习应用与高频交易的限制，很多思考放到现在都值得我们去学习。机器学习在高频交易中主要有两个方向，一是订单的执行优化，二是高频涨跌方向的预测。这两者本质的区别是执行优化是在一个确定性的空间寻找最优解，即交易
更新时间：2024-05-20 03:22
Python基础入门
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更新时间：2024-05-20 02:30
利用机器学习对冲风险
更新时间：2024-05-20 02:09
机器学习量化投资实战指南
本文14323字，阅读约28分钟
导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。
文章概览：
1.人工智能量化投资概述
2.人工智能技术简介
3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析
AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅
更新时间：2024-05-20 02:09
神经网络交易算法
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 01:02
AI选股策略_概念过滤
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:50
分钟数据获取
策略案例
AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:
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更新时间：2024-05-17 01:13
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
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问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
高质量AI量化策略
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更新时间：2024-05-16 07:58
筹码理论的探索-筹码分布计算的实现
更新时间：2024-05-16 06:36
代码策略
更新
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代码策略
[https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dccb8f](https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dcc
更新时间：2024-05-16 06:36
【历史文档】高阶应用技巧
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更新时间：2024-05-16 03:23
【历史文档】策略示例-基金智能策略
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更新时间：2024-05-16 02:32
【历史文档】策略示例-基金策略
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更新时间：2024-05-16 02:29
【历史文档】策略示例-均线突破策略-Tick
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更新时间：2024-05-16 02:13
【历史文档】策略示例-基于订单流的高频择时交易策略
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更新时间：2024-05-15 10:40
【历史文档】策略-策略构建
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更新时间：2024-05-15 09:34
平台回测机制
AI量化策略研究平台回测机制的概览图：
AI量化策略研究平台回测主体有两个使用频率很高的函数：initialize函数和handle_data函数，理解了这两个函数开发策略就再也不是什么难事了，结合上面K线图来理解这两个函数。
从图中可以看出，其实一共有26个事件，即26根K线，第一根K线既对应
更新时间：2024-05-15 02:10
基于tick的日内接刀策略
更新时间：2024-05-15 02:10