技术择时系列报告之三:趋势震荡恒温器择时研究 申万宏源_20180612_
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政府科学防疫,统筹疫情防控与经济发展,常态化防疫是全国核心趋势。 2022年6月24日国务院联防联控机制发布“九不准”,6月28日国家卫健委发布第九版“新冠防控方案”,统筹疫情防控与经济发展,避免地方“层层加码” 。地
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在不少头部量化私募看来,中证1000股指期货和期权交易的推出,不仅有望提升A股小盘股的流动性,也将在策略及产品的丰富性上,更好地满足各类投资人的资产配置需求。
中证1000股指期货和期权交易相关合约正式挂牌交易时间为7月22日。近10个交易日,相关合约持仓量稳步放大、交易量持续温和提升,市场整体交
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量化策略的alpha收益,通过持续跑赢指数,能极大地改善权益投资的风险特征。只要投资者认可并看好中国的经济金融发展,看好指数的长期走势,那么量化投资可以说是最优的投资方式。可以在指数的相对低位(估值偏低,绝对点位偏低)时布局优秀的量化指数增强策略产品。
相较于传统的主观投资,量化投资最大的特点是尽
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为什么基于树的机器学习方法,如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习?本文给出了这种现象背后的原因,他们选取了 45 个开放数据集,并定义了一个新基准,对基于树的模型和深度模型进行比较,总结出三点原因来解释这种现象。
引自:机器之心
深度学
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LGBM+TABNET,不是特别新颖的东西。
300+100。300就是九坤给的300个匿名特征,至于这100个新特征,就比较”有意思“了,是某100个特征的横截面的均值(如下面的代码),我猜第一名的大神们应该不是金融背景的,因为金融人显然有更直
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人工智能系列之59:强化学习初探与DQN择时
本文介绍强化学习基础概念和经典算法,并构建股指日频择时策略。有别于传统监督学习对真实标签的拟合,强化学习不存在标准答案,而是针对长期目标的试错学习。其核心思想是个体通过与环境交互,从反馈的奖励信号中进行学习,数学上使用马尔可夫决
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近年来,随着市场对专利的关注度逐渐上升,基于专利数据的指数与基金产品逐渐增多。使用了专利数据的相关指数包括专利领先、创业专利、深创100 、央企创新驱动指数000861等,相关基金总规模超 100 亿元。本文将基于平台的专利数据库进行深入研究。
*Bigquant平台共计收录了486个专利因子
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#业内人士透露,伴随量化交易的迅猛发展,越来越多的百亿级量化私募选择降频,目前主流量化多头的年均换手率已降至30倍至50倍。降频意味着夏普比率的降低,策略的周期性特点会更加明显,管理人如何继续保持获取超额收益的竞争力?
私募排排网最新数据显示,截至目前,百亿级量化私募数量已高达34家。而在1年前
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涉及国内主要品种的不同的频率的回测与交易
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·编写策略-增加「新手引导」功能
·编写策略-优化新建「模拟交易」弹窗及流程
·编写策略-调整「重启开发环境」按钮位置
·部分问题修复及易用性优化
新用户初次进入编写策略页面时,通过卡片介绍产品功能布局,方便用户初步理解产品。
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前期分享过⼀个策略可以由多个选股规则组成,如何新增优质的选股规则就成为策略的重点。本次分享从以下6个步骤完成优质选股规则从⽆到有的开发全过程讲解:
**找灵感->构思逻辑->逻辑实现初次回测->调优->去拟合回测->判定是否优质,最终将优质选股规则
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乘势而起:市场新高趋势追踪:截至2022年6月2日,上证指数、深证成指、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、科创50指数250日新高距离分别为13.99%、23.81%、23.44%、20.53%、20.02%、31.01%、32.96%。中信一级行业指数中煤炭、交通运输、
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A股纳入全球指数体系的进程不断推进,一方面体现海外资金对A股配置价值的关注;另一方面也有助于提振A股情绪,促进A股走出底部区域。 风险提示:纳入进程慢于预期;陆股通、QFII、RQFII等相关制度的改变。
A股纳入富时罗素,百亿源头活水来。2018年9月26日,富
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投资聚焦:市场低迷环境下期指基差变化的含义。2018年9月以来,市场经历了较大幅度下跌,其间悲观情绪也弥漫市场,但三大期指基差全线回升。其中,上证50指数期货主力合约的基差由-0.20%上升至0.31%;沪深300指数期货主力合约的基差由-0.34%上升至-0.05%;中证500指数
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分级基金触发下折之后需要关注什么?国庆节后首周A股市场连续四个交易日下跌,10月8日至10月11日,沪深300指数、中证500指数和创业板指累计分别下跌9.2%、10.3%和10.6%,多数行业和主题板块指数也随之下行,并在11日收盘后有5只分级基金触发下折,主要集中在证券和军工板块
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大盘强势股 3 日动量策略在上证 50 成份股当中,分别统计每只股票过去三个交易日的区间收益率;然后取最强的三只,作为强势股的样本股;分 9 个通道,每个交易日 1 个通道,每个通道分配 1/9 资金;三只股票等权,从次日开始,持有 9 个交易日。2009 年至今年化复合超额收益 17
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机器学习已广泛应用于各个前沿领域
机器学习在金融市场中的应用举例 1.Lasso回归与商品期货价格预测
2.使用决策树模型预测财务造假
3.逻辑回归与债务违约预警
4.集成学习在多因子选股中的应用
机器学习应用于金融市场的局限
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国外研究表明基金流量受到业绩正向影响,且存在非线性关系(1978)、Ippolito(1992)、Gruber(1996)、Chevalier和(1997)、Sirri和Tufano(1998)、Lynch和Musto(2003)、Barber、和Zheng(2005)的研究表明,基金
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一、国信金工主动量化策略表现跟踪
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