峰度和偏度
导语
本文介绍了峰度和偏度以及如何运用这两个统计指标进行数据的正态性检验。
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本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章 上编写。 附示例及实现代码,可直接前往文末 **一键克隆代
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本文为旧版实现,仅供学习参考。
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下列代码在读取数据时,使用最新dai.query接口即可。
[数据读取](https://bigquant.com/wiki/doc/dai
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本文介绍了风险平价组合的理论与实践;后续文章将对risk parity组合进行更深入探讨以及引入预期收益后的资产配置实战策略。
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回顾去年的DCNN成果和深度学习发展,就必然会提及到到Kaiming He的深度残差网络 (https://arxiv.org/abs/1512.03385)。这
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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
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就
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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
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ATR又称 Average true range平均真实波动范围,简称ATR指标,是由J.Welles Wilder 发明的,ATR指标主要是用来衡量市场波动的强烈度,即为了显示市场变化率的指标。
首先提出的,这一指标主要用来衡量价格的波动。因此,这一技术指标并不能直接反映价
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布林带是一种技术指标,用于以更好的方式分析市场并帮助我们对资产价格做出更好的假设,即资产是否超买或超卖。布林带之于交易就像莎士比亚之于文学,如果你想在交易世界中留下印记,这非常重要而且很难避免。
布林
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本策略主要讲解如何在策略中加入个股风控与大盘风控逻辑。
本策略就是在平台的默认可视化线性模板策略的基础上进
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1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的alpha
收益的数量化关系,这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架,这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或
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主要思想:对已有的持仓和要买入的股票名称每天判断是否含有ST或退,并及时卖出/阻止买入
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近年来,国内量化投资迎来了发展的黄金期,但涉及机器学习的量化投资还比较少。机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师曾经说过机器学习很大程度上就是特征工程,因此本文主要介绍下特征工程在量化投资领域的应用。
有这么一句话在业界广泛流传: *
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在m2输入特征内修改
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