配对交易策略

配对策略的交易规则

对于股价有长期协整关系的两只股票X和Y, 可以通过历史数据回归计算两只股票的股价关系,即 Y = a*X + b, 得到相关系数a和残差项b; 如果两个股票所属同一行业,我们可以认为两者的股价未来应该保持上述关系,即序列 zscore=(b-mean(b,N))/st

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用CNN算法实现A股股票选股

导语

在阅读了 深度学习的简要介绍后,本文将介绍深度学习CNN模型及其在量化投资领域中的应用。

深度学习在量化领域应用

机器学习作为人工智能的核心,其传统算法在解决很多问题上都表现出了高效性。随着近些年数据处理技术上的进步和计算能力的提升,深度学习

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日内通道突破期货分钟策略

策略案例

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用k-近邻回归算法实现A股股票选股

策略案例


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如何查看深度学习模型中间层结果

有些平台朋友在研究深度学习模型时,可能想要知道模型的结构以及中间层的结果。可以参考下面的例子:

策略案例

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国信投资时钟策略研究(一)代码

导语

美林投资时钟其主要原理是根据经济增长和通货膨胀趋势,将经济周期划分为4 个阶段:复苏、过热、滞涨、衰退。复苏周期配置股票,过热周期配置大宗商品,滞涨周期持有现金,衰退周期配置债券。 国信金工在《海外量化技术本土化系列报告之十一:美林投资时钟A 股市场探讨》中分析了美林投资时钟直接用于A

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XGBoost入门

导语

本文旨在普及机器学习的使用,对于文章涉及到的模型策略不具有实盘参考意义。

Boosted Trees

XGBoost 是 “Extreme Gradient Boosting”的简称,其中“Gradient Boosting”来源于附录1.Friedman的这篇论文。本文基于

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AI量化策略快速理解

导语

在上一篇文章中,大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识,但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑,没关系,本篇文章中,我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念,希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。


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基金策略回测样例

导语

本文分享了一个简单的基于双均线的基金策略,主要是使用平台的回测引擎做一个基金的回测,给大家分享一些关于基金回测的tips。

策略基本思路

策略思想是:当短期均线上穿长期均线时,形成金叉,此时买入基金。当短期均线下穿长期均线时,形成死叉,此时卖出基金。研究表明,双均线系统虽然简

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基于动量因子的商品期货多空对冲策略

商品期货多因子模型探索

Jesse et al. (2016)发现,可以用三因子模型(Carry也就是展期收益率,MKT也就是所有期货品种的平均收益率,TSMOM也就是时间序列动量)解释商品期货的现货溢价和期货溢价,用三因子模型作为衡量商品基金的基准,就好比是用Fama-French三因素

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股票主动投资组合管理思想和框架

这是关于股票主动投资组合管理的第一篇教程。在开始介绍正式内容之前,我先简要简要说一下《Alpha系列》的初衷。

近年来,随着国内大数据和人工智能的迅速崛起,量化交易领域也有了长足的发展。 从原来的指标驱动型程序化交易,演化到现在的以机器学习、人工智能为代表的新型量化交易。同时,量化交易的门槛与过去

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如何分析财务报表?

其实财务报表分析最核心的东西,是通过财务报表这个结果,由果推因,找出造成这个结果的原因。

会计是商业的语言

首先第一个问题是——会计是商业的语言,这是会计的根本

什么叫“语言”,就是可以通过它进行交流。比如我是一个中国人,我会英语的话,到了美国我可以用英语跟美国人交流,我与

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干货 | 程序化交易模型的测试与评估

对程序化模型测试来说,所测试的期货品种越多,越能检验出模型对不同品种的适用性。

1、测试参数的设置 测试参数设置的不同所得到的测试结果差异很大,客观设置测试参数关系到模型交易效果的真伪和对模型的最终取舍。程序化交易模型的测试结果对未来市场有多大的适用性是由以下三大要素决定的:

一是测试的

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回归、分类模型构建

导语

回归、分类和排序是我们经常遇到的问题场景。本文主要介绍如何实现回归和分类两类问题的模型构建。

首先我们明确一下算法在机器学习中的地位。一般来说,机器学习有三个要素: 数据、算法和模型

  • 数据 是场景的描述,包括输入和输出。
  • 算法 是得到模型的过程,

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LSTM模型构建

导语

本文将介绍LSTM模型的原理与构建其选股模型的流程

LSTM简介

循环神经网络(RNN)

传统的神经网络是基于所有时刻的输入和输出间相互独立的假设来生成已学习数据的静态模型,并根据新接受的数据进行运算。但在很多情景中,如语音识别中预测当前的单词的含义,需要知道之前的输

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LSTM Networks应用于股票市场之Functional Model

LSTM Networks应用于股票市场之Functional Model。本文是已初步探索,如下示例中 使用 LSTM 预测沪深300 涨跌。

用一个input(6 features * 30 time series)训练LSTM,将训练结果与另一个辅助性输入label(np.round(cl

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基于人工智能算法(Resnet101)的投资策略

导语

说明:重要的事情说三遍,这是一篇付费策略的详细报告!这是一篇付费策略的详细报告!这是一篇付费策略的详细报告! 1为人,1为人工智能,二者结合如虎添翼。

AI在股市应用中的观点

最近几年随着深度学习不断的发展,人工智能成为了时下最热门的话题,深度学习在各个领域都有了很多重要应用

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基于XGBoost的价值选股策略代码

本代码完整版一共包括三部分:数据、算法、回测交易。 由于该策略与机构有一些合作,我们只放出了数据和算法。希望大家能够理解!

策略案例

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可视化均线金叉死叉策略

策略案例

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海龟策略在期货市场的应用

策略介绍

海龟交易法是著名的公开交易系统,1983年著名的商品投机家理查德. 丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世,它涵盖了交易系统的各个方面。其法则覆盖了交易的各个方面,并且不给交易员留下一点主观想象决策的余地。它具备一个完整的交易系统的所有成分。这个法则以及使用这个法则的人的故事被写

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KDJ——超买超卖

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获取连续下跌股票策略

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