量化交易入门笔记-银行股轮动策略
策略思路
始终持有沪深300银行指数成分股中市净率最低的股价制银行 每周检查一次,如果发现有新的股份制银行市净率低于原有的股票,则予以换仓
策略源码
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始终持有沪深300银行指数成分股中市净率最低的股价制银行
每周检查一次,如果发现有新的股份制
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本文介绍如何如使用Python3获取美元人民币实时汇率。
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资产定价模型,特别是资本资产定价模型(CAPM)的建立和应用,基于一系列基本假设。这些假设是为了简化现实世界的复杂性,从而使模型能够在理论上工作。以下是六个关键假设,这些假设也普遍适用于其他资产定价模型的基础之上:
假设所有投资者都面对相同的市场信息,并
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资产定价模型(Asset Pricing Models)是金融学中用于评估或预测金融资产价值的理论和模型。这些模型基于不同的假设,用于不同类型的资产,包括股票、债券、衍生品等,通过量化资产的预期收益与其所承担的风险之间的关系,帮助投资者评估投资机会并做出明智的投资决策。
![资产定价模型概念图]
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风险平价(Risk Parity)是一种投资组合构建方法,旨在通过各个资产的风险贡献平等化,实现资产配置的多样化和风险分散。与传统的资产配置方法不同,风险平价策略不仅考虑资
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金融书籍为读者提供了深入了解金融市场、投资策略、经济理论、企业财务管理以及个人理财等方面的知识和工具。帮助读者建立起对金融领域的基本理解,提升财务分析和决策能力,同时也为专业人士提供了更新的视角和深化专业技能的机会。通过阅读金融书籍,个人投资者可以学习如何有效管理个人财务、规划退休和进行投资,企业管
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量化选股模型是在量化投资领域中广泛使用的工具,旨在系统地识别和选择具有超额收益潜力的股票。这些模型通常基于历史数据和统计分析,结合了各种财务指标、市场数据、经济指标和其他相关信息。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=e425cb6a
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今天,小编为大家精心挑选了几本金融界的葵花宝典,无论你是初入金融领域的新手,还是已经在金融海洋中自如游走的老手,这些书籍都值得你深入研读。好啦,闲话少说,让我们一起来看看这些宝贵的书籍吧!
经济学与金融学:探微两者之异同
提及经济学与金融学,人们往往对
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金融交易是指在金融市场上买卖金融工具的过程,例如股票、债券、衍生品(如期货和期权)、货币以及其他金融资产。这些交易可以在各种平台上进行,包括交易所、场外市场(OTC)和电子交易平台。金融交易的主要目的是为了投资、对冲风险或从市场价格变动中获利。
![金融交易](/w
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协方差是一个统计学的概念,用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域,特别是在投资组合管理和风险管理中,协方差是一个非常重要的概念,因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系,从而更好地分散风险。
![协方差概念图](/wiki/api
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支撑线和压力线是技术分析中的重要概念,用于识别股票、货币、商品等资产价格图表上的特定水平,这些水平可能阻止价格进一步的下跌或上涨。它们是通过历史价格行为来识别的,反映了市场心理和供需动态的关键点。
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压力线(Resistance Line)是技术分析中的一个核心概念,用于识别证券价格在上升过程中可能遭遇的阻力水平。
压力线是通过连接一系列的价格高点(即在一定时期内价格达到峰值后回落的点)来形成的直线。这条线代表了一个价格水平,以上买方的动能减弱,卖方开始占据
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在金融市场分析中,支撑线是一个重要的技术分析工具,用来标识资产价格下跌过程中可能会遇到的阻力位,即价格可能停止下跌并可能开始反弹的水平。
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ValueError在Python中是一种异常,表示当一个操作或函数接收到一个具有正确类型但不合适的值时抛出。简而言之,这意味着传入的参数类型是对的,但是参数的值是不适当的,因此无法执行该操作。
避免ValueError的
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AttributeError错误代码在Python中是一种异常,指的是尝试访问对象的属性或方法时,但是该对象并没有这个属性或方法。这通常意味着代码中存在一些逻辑错误,比如可能误以为一个对象拥有某个属性,或者拼写错误了该属性或方法的名字。
为了避免AttributeError异常,可以采取以
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BigQuant是国内领先的适合个人投资者的量化交易软件开发平台,基于Python语言且支持AI人工智能以及机器学习的量化交易投资平台,帮助量化开发者和投资者更好地使用量化策略进行交易。
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概率论与数理统计在我们的日常生活中扮演着极其重要的角色,然而,很多人在大学课堂上对其的理解并不够深入,无法将这些理论知识具象化并应用于实际生活中,这确实令人感到遗憾。因此,我决定重新学习这些知识,并用通俗易懂的语言来解释和记录,以便加深理解并更好地应用它们。
首先,我们来思考一个问题:数学是如何产
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一个面向零编程基础的量化交易新手入门教程,力求让高中生知识水平的人都能学会量化交易最基本的知识,快速迈过第一道门槛,从而具备进一步自主深入学习的能力。
(tips:文末罗列所有量化核心工具)
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**概念定义:**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。
**应用范围:**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场;
**主要原理:**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据,用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素;使用
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多因子选股模型涉及将多个指标(或“因子”)组合起来,用以评估股票的潜在回报与风险。这些因子通常包括但不限于价值、动量、规模、质量、波动性和股息收益等。接下来,将详细解释一些常见的多因子模型指标公式,并用数据示例来说明它们如何工作。
![多因子选股模型概念](/wiki/api/attachmen
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多因子选股模型是一个在全球金融领域广泛应用的投资策略,它基于多个因子来评估和选择股票。这种模型试图通过组合不同的投资因子,比如价值、成长、市场情绪、质量、动量等,来提高投资组合的回报率并降低风险。
![多因子选股概念图](/wiki/api/attachments.redirect?id=123
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