AI量化投资,2018年向好,2019年值得期待
2018年是艰难的一年,2019年是否会更差? ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=86ec011f-5
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整本书差不多已经到10%,后面会跳过一些内容,加快进度,订单、流动性相关章节就多写写。
4.4 LIMIT ORDERS
限价单可以在我们最心仪的价位成交,对于买入的订单,成交价格必须低于或者等于限价单价格,而对于卖出的订单,成交价格必须高于或者等于限价单价格。
在一个连续交易的市场,如
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test2
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前几次的分享,我们了解了时间序列分析的基础方法以及预测方法。在使用这些方法之前,一般需要我们对原始时序做一定的处理,抽取若干特征;再者,为了更充分了解时间序列,我们也需要挖掘时间序列的特征以获得可解释的信息。那么,我们如何进行时间序列的特征工程呢? \n
时间序列的特征工程大体上分为:**基础特
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我是llanglli,持续专注于量化投资及银行理财市场的量化研究工作。去年加入新公司后,基于我们建立的银行理财从产品的全面数据库,推动了一系列银行理财产品量化研究。
银行理财产品作为国内规模最大也可谓最为重要的资管产品,理应受到投资者更为密切的关注和研究。但由于理财产品没有二级市场所带来的低流动性
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因子分析大家应该都不陌生了,我们平台也有很多关于因子分析的模块供大家使用。最近我们根据平台上原有的因子分析模块进行了扩展。原来的因子分析模块的应用场景仅适用于股票市场,但随着市场发展的变化以及客户们对于因子分析领域的不断扩展,我们开发了一个新的模块:因子自定义分析。 在这个模块中,我们能够将
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滚动训练模块上线已经有一段时间了,接下来我们会简单介绍如何使用这个模块。
为了尽量避免策略失效,我们可以定期更新训练集数据,也就是通过滚动训练的方式更新预测模型以适应最新市场行情的变化,例如:
我们希望训练一个模型,训练集数据从2016-01-01起到最新数据止,每次模
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本文是《基于AI排序算法的指数增强策略》一文的代码。欢迎大家进行克隆研究。
[https://bigquant.com/experimentshare/cc52020e848d407f965812470818896c](https://bigquant.com/experimen
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本文主要收集一些策略研究常用到的一些功能帖。
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<a href="annex/附件1.docx" target="_blank">附件1</a>
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$alpha$
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很多使用平台的朋友都希望建立更加细化的AI可视化流程,下图是平台默认生成的AI可视化流程
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现在可以使用港股数据进行回测研究了,下面是示例代码。和A股模板策略相比,改了如下几处: 1.获取股票列表,需要指定港股市场, D.instruments(start_date, split_date,market=‘HK_STOCK’) 2.回测时指定benchmark为恒生指数HSI.HKEX
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相信大家已经很熟悉平台的表达式引擎功能了,在创建因子的过程中我们经常会遇到需要批量生成因子比如close_0,close_1,close_2...close_20,又或者因子本身有很多重复的项只是参数不同,例如生成一个规则循环因子close_0turn_0 + close_1tur
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