本报告基于沪深市场Level2限价订单簿数据，构建80维高频量价因子，利用结合卷积神经网络和LSTM的DeepLOB深度学习模型，对日内短期收益率进行三分类预测。研究显示，当连续多次确认信号触发（参数N>15）时，股票交易单次平均收益率超过0.8%，且模型直接应用于可转债交易，单次收益率高达5.55%，展现出显著的收益能力和良好的泛化性[page::0][page::2][page::7][page::14][page::15][page::18][page::20]。
本报告介绍了将 Google Brain 提出的 AutoML-Zero 算法改进应用于量化因子挖掘领域的AlphaZero框架，通过量纲化处理、算子结构优化及正则化进化算法实现高效因子进化。报告展示了三个挖掘出的高频数据低频化因子，均表现出较高的IC、胜率和年化多空收益率，验证了AlphaZero在因子挖掘上的有效性及潜力，具备广泛应用前景 [page::0][page::5][page::13][page::14][page::18]。
本报告介绍了一种基于openFE的基本面因子挖掘框架，通过结构化组合三大财务报表数据和基础算子，构建约70万个因子。利用两步筛选法筛选出表现最佳的合成因子，发现金融基本面动量、市值和行业因子最具重要性，估值与成长因子次之，质量因子表现一般。利用这些因子构建的选股模型在回测期间表现稳定，实现年化超额收益21%，夏普比率1.19，策略在中证500和中证1000指数表现较好，沪深300表现一般。后续将结合启发式算法和衍生数据优化模型，并分行业进行差异化因子挖掘 [page::0][page::3][page::4][page::8][page::11][page::12]
本报告构建并融合了四大类因子：基本面因子OPENFE、日频量价因子Alpha158、分钟频因子MAlpha65和高频降频因子L2Alpha，利用LIGHTGBM模型对A股全市场进行滚动训练测试。结果显示，多因子融合模型明显优于单因子模型，Model4综合因子年化收益率达35.57%，夏普率1.72，最大回撤25.9%。不同频率下，低频模型中基本面因子的边际重要性提升，行业因子权重最大。模型表现稳定且适应多个调仓周期，对因子融合的量化策略具有重要指导意义 [page::0][page::2][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15]
本报告提出基于领域知识生成的基本面因子挖掘框架，结合遗传规划与枚举法高效挑选投资因子，通过对基本面与估值因子的基因和结构分析，批量生成有效因子并进行相关性筛选。实证显示多种基本面因子和估值因子构建的多空组合表现优异，策略具有良好的历史收益及稳定性，为量化投资提供科学因子挖掘思路与方法 [page::0][page::3][page::6][page::14][page::26].
本报告针对传统行业因子处理方法存在的信息稀疏和关联性缺失问题，提出基于Graph Embedding的行业因子向量化方法。通过构建行业间相关性图结构，采用Node2vec算法生成行业向量，较传统one-hot编码能更好地表达行业内部的关联性并提高信息密度。该向量化方法可作为机器学习和深度学习模型的输入，提升因子在多因子量化模型中的表现，为量化研究和投资决策提供新的思路与工具[page::1][page::11][page::13][page::15]。
本报告基于TiDE及其改进模型TiDGE探讨了时间序列深度学习模型在股票收益率预测中的应用。研究指出，原始TiDE模型对选股效果有限，而通过引入GRU结构改进的TiDGE模型，显著提升了时序信息处理能力和预测表现。回测显示，TiDGE策略在全A股池内实现了较好的年化收益和信息比率，且回撤控制较优，为量化选股提供了新的思路和方法 [page::1][page::7][page::14][page::16][page::17][page::20]
本报告系统评测了多种时间序列模型对Alpha因子预估效果的差异，涵盖截面模型、经典RNN（如LSTM、GRU）、时序卷积网络（TCN）以及Transformer及其衍生模型。实测结果显示，时序模型在因子结构简单时表现优于截面模型，复杂因子结构下Transformer和GRU表现最佳。模型回测涵盖Alpha360与Alpha158因子集，综合考虑IC、年化收益率、夏普比率和最大回撤等指标，为量化Alpha模型的选择提供实证依据，另外探讨了元学习对时序数据漂移的适应性方法 [page::1][page::5][page::58][page::50][page::56][page::57][page::62].
本报告系统性介绍了波动性交易的理论与实务，核心在于利用对波动率的度量、预测与隐含波动率的价差捕捉交易机会。报告重点解析了Black-Scholes-Merton定价框架及其假设的适用性，详述了包括Parkinson、Garman-Klass、Yang-Zhang以及首次达到时间法等多种波动率测度方法，揭示波动率存在聚集性、均值回复及非正态分布特性。基于波动率预测的多种模型，尤其是GARCH及其扩展，在实务中获得广泛应用，并辅以波动率锥体帮助估计波动率区间。报告详细剖析隐含波动率的动态特征、微笑效应及相应的交易和套期保值策略；在交易执行与资金管理方面，提出最优的交易规模方案，包括Kelly准则及其变体，强调交易者应基于严格的统计方法和风险偏好制定头寸规模。最后，报告分析了交易心理学中的多种认知偏差及其在波动率交易中的作用，通过详实案例展示了隐含与实现波动率套利的具体交易流程和风险回报特征，为量化波动率交易提供科学的理论支持与实践指导 [page::1][page::14][page::31][page::52][page::65][page::81][page::110][page::143][page::164][page::187][page::223][page::231][page::249].
本报告提出TradingAgents，多智能体大型语言模型(LLM)驱动的金融交易框架，模拟真实交易机构中的专业分工与协作。通过基本面、情绪、新闻和技术分析师等角色，及多轮辩论衡量市场看多与看空观点，实现风险管理与交易决策。实验证明该框架在累计收益率、夏普比率与最大回撤方面显著优于传统规则与趋势策略，展现出高盈利能力与可解释性，推动多智能体LLM在金融交易中的应用潜力 [page::0][page::2][page::6][page::7]
本书是一本涵盖金融领域量化面试真题的权威指南，整理了185个纯量化问题及140个非量化题目，涉及数学、衍生品定价、统计和金融经济学等多个领域。书中融汇作者在MIT、印第安纳大学及世界最大机构资产管理公司的丰富教学与研究经验，结合图表与解析，详细讲解量化问题的解题思路和常见误区，为求职及财务量化岗位面试提供系统准备参考[page::7][page::13][page::21-24][page::31][page::35-37][page::49-55][page::57-61][page::69-75][page::123-135][page::167-170][page::189-195][page::207-211][page::222-225][page::236-239][page::244-245].
本报告系统阐述了波动率微笑的理论基础与建模方法，涵盖从Black-Scholes-Merton模型的假设、局限，到局部波动率、随机波动率及跳跃-扩散模型的扩展。报告深入剖析了复制定价原则、无套利约束以及隐含波动率面与实测波动率的关系。结合大量模型推导、数值模拟，以及实际指数期权市场的微笑形态特点，揭示了各种模型对期权定价与对冲策略的影响，为理解波动率微笑及其动态演化提供重要参考[page::1][page::4][page::14][page::18][page::19][page::20][page::25][page::33][page::36][page::38][page::46][page::50][page::66][page::76][page::131][page::146][page::158][page::163][page::179][page::227][page::249][page::265][page::275][page::308][page::319][page::334][page::360][page::366][page::383][page::395][page::410][page::446].
本报告详细阐述了统计套利的基本原理、历史发展及其市场应用，重点分析了配对交易的演进、模型构建方法及策略校准技术。通过对价格回归规律（特别是著名的“75%回归概率定理”）的理论探讨及实证验证，展现了统计套利在多种市场结构下的适用性和局限性。报告重点剖析了2000年以来市场结构变化（如十进制报价、算法交易兴起等）对策略表现的影响，并提出了应对策略更新和监控结构变动的动态方法，尤其是“爆发性反转”模型的识别和应用，指明了统计套利策略的未来发展方向。[page::1][page::3][page::10][page::17][page::28][page::36][page::59][page::78][page::94][page::113][page::125][page::183][page::220]
本报告系统介绍量化股票组合管理（QEPM）框架，涵盖因子模型构建、股票筛选、组合优化、交易成本与税收管理、杠杆运用及市场中性策略等全流程。通过多种因子（基本面、宏观、技术、分析师评级等）构建多因子模型，采用回归、Z-Score等方法进行股票筛选和排序，结合均值方差优化，在美股市场历史数据回测中验证了方法有效性及风险控制能力，体现了量化管理在主动超越基准中的优势[page::6][page::8][page::16][page::30][page::35][page::40][page::75][page::95][page::120][page::135][page::164][page::235][page::264][page::282][page::302][page::327][page::348][page::376][page::399][page::432][page::464][page::488][page::516][page::521][page::581][page::611][page::655]。
本报告系统介绍了概率机器学习（PML）在金融投资领域的理论基础与实践应用，重点阐释概率模型如何结合先验知识和观测数据，量化并整合多维不确定性，提升模型的推断能力与风险管理水平。基于蒙特卡洛模拟和马尔可夫链蒙特卡洛方法，构建生成式线性回归集成模型，显著改善了传统MLE模型的认知盲区和过度自信问题，并通过真实股市数据案例验证了模型的有效性。最终，报告深入探讨了基于生成式集成的投资决策框架及资本配置策略，强调理性预期与非厄尔哥德性环境下风险衡量与资金管理的重要性，推动量化模型向更具透明性和适应性的方向发展。[page::0][page::4][page::21][page::29][page::42][page::58][page::166][page::295][page::350][page::410]
本报告系统阐述了金融领域中的多类优化模型与算法，包括线性、二次、整数、动态、随机、锥优化及鲁棒优化。通过引入基本理论、数值方法及案例分析，详细介绍了金融资产配置、风险管理、期权定价等关键应用问题，并结合动态规划、多阶段随机规划及鲁棒优化技术，提供了面向复杂金融决策与风险控制的全面优化方法框架，为学术研究与实务操作奠定坚实基础 [page::0][page::1][page::8][page::15][page::18][page::42][page::69][page::133][page::159][page::181][page::281].
本报告系统介绍了蒙特卡洛方法在金融工程中估值衍生品的理论基础及应用，涵盖随机数生成、样本路径构造、方差缩减、拟蒙特卡洛方法、时间离散误差矫正、敏感性估计、美国期权定价及风险管理。重点阐述了基于风险中性定价的估值原理，结合路径依赖特征，深入解析了各类模型的模拟方法及其有效性验证，并针对复杂多维情形，提出了包括布朗桥及主成分分析等降维策略，以及基于回归和随机网格的数值算法，辅以丰富的算法实现与实验结果，特别指出了量化因子构建与改进蒙特卡洛模拟效率的关键技术[page::5][page::6][page::8][page::9][page::10][page::11][page::13][page::14][page::15][page::16][page::22][page::25][page::26][page::28][page::29][page::31][page::41][page::44][page::51][page::53][page::56][page::59][page::60][page::62][page::63][page::75][page::76][page::85][page::92][page::93][page::95][page::99][page::102][page::104][page::107][page::111][page::114][page::115][page::116][page::117][page::119][page::120][page::122][page::126][page::132][page::134][page::136][page::137][page::138][page::139][page::143][page::144][page::145][page::147][page::149][page::153][page::156][page::157][page::159][page::165][page::176][page::177][page::179][page::181][page::182][page::183][page::185][page::196][page::197][page::201][page::204][page::210][page::216][page::220][page::223][page::236][page::244][page::247][page::249][page::252][page::254][page::266][page::270][page::273][page::279][page::282][page::287][page::291][page::293][page::297][page::303][page::306][page::309][page::313][page::317][page::320][page::324][page::326][page::328][page::331][page::333][page::336][page::337][page::338][page::339][page::340][page::343][page::344][page::346][page::347][page::350][page::353][page::355][page::356][page::359][page::360][page::362][page::364][page::366][page::368][page::371][page::373][page::375][page::386][page::388][page::389][page::395][page::396][page::399][page::400][page::406][page::414][page::415][page::417][page::418][page::419][page::421][page::427][page::431][page::432][page::434][page::435][page::437][page::440][page::441][page::444][page::446][page::448][page::449][page::450][page::452][page::453][page::455][page::457][page::459][page::460][page::462][page::464][page::466][page::467][page::469][page::470][page::472][page::474][page::475][page::476][page::478][page::479][page::480][page::483][page::485][page::489][page::490][page::491][page::492][page::493][page::495][page::497][page::499][page::501][page::503][page::504][page::505][page::507][page::508][page::509][page::510][page::511][page::513][page::517][page::520][page::521][page::523][page::525][page::527][page::528][page::530][page::531][page::532][page::533][page::534][page::535][page::536][page::537][page::538][page::539][page::540][page::541][page::542][page::544][page::545][page::546][page::547][page::548][page::551][page::552][page::553][page::555][page::556][page::557][page::558][page::559][page::563][page::564][page::565][page::566][page::567][page::568][page::569][page::572][page::573][page::574][page::577][page::578][page::579][page::580][page::581][page::582][page::583][page::584][page::585][page::586][page::587][page::590][page::592][page::594][page::595][page::597][page::598][page::599][page::600][page::601]
本报告系统阐述连续时间金融市场的数学模型及其方法，包括市场的完整性与不完整性、衍生品定价与对冲、最优消费与投资组合选择、基于约束的最优化问题等。结合严格的随机分析方法和凸分析技术，深入探讨了风险中性测度、鞅测度的存在性与唯一性、最优资金配置的对偶理论、美国期权的最优停时问题及其偏微分方程描述。报告还详述了具有约束条件市场中的多因子对偶最优化及其数值求解框架，并涵盖无风险利率差异对投资的影响，提供了丰富的理论支持与应用示例。[page::1][page::3][page::6][page::9][page::11][page::15][page::26][page::36][page::52][page::89][page::108][page::135][page::160][page::180][page::210][page::363]
本书系统地研究了市场微观结构的理论体系，涵盖了库存模型和信息模型两个主要范式，重点分析了交易机制如何影响价格形成、信息揭示与市场效率，特别讨论了市场设计对于流动性、市场稳定性及多市场行为的影响，为理解证券市场中价格动态和投资者行为提供全面的理论框架 [page::2][page::10][page::13][page::21][page::58][page::159][page::181][page::186]
