多股海龟
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筹码集中度也叫筹码分布集中度,反映了一定比例的筹码在某一成本范围的集中度大小。 当资金买入,则会增加筹码,当被卖出,则筹码会减少,所以筹码集中度的本质是成本集中度,反映的是一定成本范围的集中情况。 筹码集中度=成本区间的(高值-低值)/(高值+低值)。筹码集中的成本区间越大,集中度
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洞见未来·智胜市场
关税冲击下的股市,危中有机,如何破局?瞬息万变的市场中,如何用数据捕捉机会?如何通过量化策略实现超额收益?
本次Meetup聚焦:热点分析+行情复盘+策略分享,助您穿透市场迷雾,掌握量化投资的核心逻辑。
以下为本期Meetup视频回放与相关资料代码(需平台Pro/P
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20210624Meetup 策略模板
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大类资产配置理论研究始于20世纪30年代,传统配置策略包括60/40、等权重投资组合和均值方差模型等。20世纪90年代,为了放宽MPT的假设条件,提高理论在实践中的可行性,以BL、捐赠基金模型、投资组合保险策略、美林时钟等为代表的大类资产配置策略被提出。进入21世纪以后
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在训练模型的时候,训练集的时间段和当前市场风格越接近,实盘效果越好。那么,通过什么指标或方法进行训练集时间段的选择呢?
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如何对AI量化策略进行管理?
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有没有好的课程教构建指标选股?
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如何实现AutoMl或AutoDl
首先介绍一个并行运算的代码示例:
def pprint(x):
return x*x
df_result_list = T.parallel_map(pprint,[{'x':1}, {'x':2}],
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