在变幻莫测的金融市场中，无数投资者终其一生都在寻找那个能预测未来的“圣杯”：一个完美的交易信号，一个能精准捕捉市场脉搏的技术指标。我们沉迷于复杂的图表、研究各种理论，希望找到一种确定性。但这种追寻往往伴随着困惑与挫败。

如果告诉你，那些我们深信不疑、看起来高深莫测的趋势指标，其预测的准确率，可能还

普通人做不了量化交易？打破这三个常见误解，你也可以入门

对许多普通投资者而言，“量化交易”这个词总会勾勒出一幅神秘的高科技图景：一个由数学博士和顶尖机构主导的精英领域，常常因其复杂性而被敬而远之，甚至被“妖魔化”。但对于一个愿意学习、愿意思考的投资者来说，这种印象是否准确？本文将为你拆解围

为何市场走势越来越难懂？

你是否常常感到困惑：为什么手里的好公司股票就是涨不起来？为什么市场波动如此之快，上一秒还在上涨，下一秒就掉头向下，仿佛有一只无形的手在精准地收割？

那种挫败感并非你的错觉。它是一个直接后果，源于一个按完全不同规则行事的玩家主导了市场。这股力量就是量化交易。在如今

从“羡慕”到“自动化”的迷思

在交易圈里，有一个普遍存在的“这山望着那山高”的现象：主观交易员常常羡慕量化交易员，认为他们可以“写好程序，躺着赚钱”；而量化交易员则羡慕顶尖的主观交易员，觉得他们能创造出凡人难以企及的“惊人业绩”。

这种心态，常常导致一个共同的困境：许多在主观交易上取

解开“黑箱”

作为一名普通的投资者，你是否常常感到困惑？为什么自己总是忍不住追涨杀跌，辛苦操作下来却收益甚微，而市场上那些神秘的“量化基金”似乎总能稳健地赚钱？这些基金就像一个不为人知的“黑箱”，其运作逻辑令人好奇又敬畏。

本文的目的，就是为你揭开这个“黑箱”的神秘面纱。我们将深入探

打破“经验至上”的幻觉

我们通常认为，交易时间越长，水平就越高。一个交易了20年的“老手”，理应比新手厉害得多。然而，一个残酷的真相是：绝大多数交易者，无论入市五年、十年还是二十年，其实到最后连真正的“门”都没有摸到。这篇文章将揭示交易的真正门槛，告诉你为什么经验有时反而是最大的障碍。

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揭开量化交易的神秘面纱

在投资世界里，“量化交易”这个词几乎被一层神秘的光环笼罩——许多人想象着它是一个由代码驱动、永不犯错的印钞机器。我们常常将其神秘化，甚至神话，认为它是一种可以预知未来、彻底摆脱人类主观判断的终极武器。但量化交易的真实面目究竟是什么？它真的能取代人类的思考吗？

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导语

本文介绍了因子模型、对冲以及Beta的相关内容，并针对如何进行市场风险对冲给出了具体的案例。

因子模型

因子模型是通过其他若干项资产回报的线性组合来解释一项资产回报的一种方式，因子模型的一般形式是：

![{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachme

我们都怪错对象了吗？

如果你最近感觉自己的交易节奏完全被市场打乱，甚至开始怀疑人生，那么你很可能掉进了同一个陷阱：把矛头错指给了量化。每当股价上蹿下跳，行情变得诡谲难测，“万恶的量化”似乎成了最便捷的解释和情绪宣泄口。

但如果这只是一个广为流传的误解呢？如果量化本身只是一个工具，而真

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自动化交易是一种利用自动化系统执行交易订单的方法，速度更快。凭借你在交易领域的专业知识，你可以将交易方法自动化，而不是手动执行交易。在这篇博客中，你将了解有关自动化交易方法的一切，并开始学习如何入门。

内容大纲

• 什么是自动化交易？
• 自动化交易的历史
• 自动化交易的工作原理
• 自

在这篇文章中，我们将探讨大型语言模型（LLM）在金融领域的应用，涵盖以下主题：

• 量化金融
• 投资组合管理
• 情感分析
• 新闻分析
• OpenAI API和Python

我们将展示如何将LLM与OpenAI API和Python等工具结合使用，以简化生成主题投资组合和分析趋势等流程，从

策略简介

本策略是一个基本的StockRanker策略，使用的因子除了一些基本的量价指标、技术指标、财务指标之外，我们加入了涨跌停的因子，由于涨跌停price_limit_status这个字段的含义是等于1表示跌停、等于2表示非涨跌停、等于3表示涨停，因此我们将过去10日的涨跌停状态相加的话

5大散户亏钱原因详解！总共25条，看看中了多少条！

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1、信息不对称

散户通常无法获取与机构投资者相同的信

《彼得·林奇教你理财》通俗解读：普通人的“接地气”赚钱指南 一、核心思想：菜鸟也能打败华尔街 简单说： 彼得·林奇认为，普通人的日常生活就是最好的选股工具。超市里卖断货的零食、小区门口排队的奶茶店、办公室里同事都在用的电子产品……这些“身边的机会”比华尔街的复杂模型更靠谱。 他的战绩：管理基金13年

为什么使用TGAN？

在量化交易中，你可能会遇到日常金融数据不足以回测策略的情况。然而，遵循真实数据分布的合成数据可以非常有用，可以帮助你用足够数量的观测值来回测策略。生成对抗网络（GAN）将帮助我们创建合成数据。具体来说，我们将使用用于时间序列数据的GAN模型。

文章大纲

在这篇

引言

资本资产定价模型（CAPM）长时间以来是资产定价的第一范式，它在一系列假设基础上认为资产的期望收益率由无风险利率和其承担的风险溢价所决定。但是，自20世纪70年代以来，学者们逐渐发现按照某种风格交易股票能够战胜市场，比如：Basu（1977）发现的盈利市值比（EP）效应和Banz（19

预处理数据

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际上，对数据进行适当处理后，很多算法能够发挥最佳效果。然而面对各种各样的数据，很多时候我们不知道怎么样才能针对性进行处理。本文介绍了Python下的机器学习工具scikit-learn。其中，“sklearn.preprocessi

导语

机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？本文简要介绍一下机器学习中的常用算法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。

回归算法

在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机

本文章翻译自MSCI研报《MSCI INTEGRATED FACTOR CROWDING MODEL》下附PDF英文原文

作者：George Bonne, Leon Roisenberg, Roman Kouzmenko, Peter Zangari

时间：2018年6月

摘要

算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

摘要

文章首先介绍了人工智能在金融市场中的应用，特别是强化学习在投资组合优化中的作用。强化学习作为一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优决策策略，以最大化累积奖励。文章提到，强化学习在动态资产配置中表现出色，能够有效管理交易成本和优化资产配置。

研究方法

研究采用了Fi