比特币市场的风险:波动、跳跃和预测
论文原名
Risk of Bitcoin Market: Volatility, Jumps, and Forecasts
论文作者
Junjie Hu-柏林洪堡大学
Weiyu Kuo-柏林洪堡大学商业与经济学院
Wolfgang Karl Härdle-柏林洪堡大学区块链研
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
Risk of Bitcoin Market: Volatility, Jumps, and Forecasts
Junjie Hu-柏林洪堡大学
Weiyu Kuo-柏林洪堡大学商业与经济学院
Wolfgang Karl Härdle-柏林洪堡大学区块链研
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配置结论基本保持稳定,相较长期继续低配股票、提高债券久期 本文的资产配置策略主要是从战略性配置的角度出发,在各大类资产间进行长期的、整体性的规划,寻找不同资产价格变化的共同驱动力,将传统的大类资产层面配置转为宏观风险因子配置。构建从表层的大类资产向底层的宏观风险的穿
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2021 年 12 月
美国国家经济研究院
大卫·贝茨
本文是对经验期权研究的概述,主要侧重于研究与定价股指期权相关的系统随机波动率和跳跃风险。论文审查来自时间序列分析、期权价格和期权价格演变的证据这些风险,并讨论所需的补偿。
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免费策略开发回测,详情加V:ASK185185
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西学东渐,是指从明朝末年到近代,西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展,也有力地促进了社会与政治的大变革。
在今天,西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队,在平日的工作中,常常深感海外相关领域
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本文作为“猎金”系列报告的第二十篇,我们将继续对基本面Alpha因子的探索,本文我们将通过对上市公司盈利质量的定量刻画,来构建相应的选股因子。 我们用上市公司利润中应计利润的相对规模的大小来衡量上市公司的盈利质量。通过回归分析,我们发现A股上市公司营业利润呈现明显的均值回归的特征,且Sl
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作者:woshisilvio
相比同样的决策树模型还有线性分类模型,deepAlpha无疑具有更大的可扩展空间。 一般的机器学习模型 一旦出现训练数据量过大,又或者面对一些极值数据样本和极端数据差异过大的情
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作者:cash01
最近不怎么撸策略了,一是因为最近俗务缠身,事情比较多,很多事情明日复明日,就一天天拖下去了,二是最近自己也比较迷茫吧,所谓无知者无畏,量化的东西研究的越多,反而越觉得随机性太大,越发的小心翼翼,即使撸到好的策略也是习惯性的否定自己,不太敢轻易投入实盘,错失了很多机会,目前还
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C++开发岗位
junior-senior都看
至少有一年C++开发经验(大厂背景或者量化背景皆可)
第一学历985以上
计算机相关专业
ACM、noip、noi奖牌加分
邮箱:ina@quantjob.cn
V:cm2435428253
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仲阳量化目前拥有世界顶级的核心策略团队以及成熟的国际化策略研发框架。面对变幻莫测的市场环境,我们构建起严密的风控体系,实盘试金迭代策略,自研低延迟交易系统,成就了“追求高夏普、严谨控回撤”的稳健策略风格,并与数十家金融机构建立了多层次的长期业务合作。目前基金规模已达到50亿+,成为西南top1的私募
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之前的随机森林选股策略的回测效果并不是很好,笔者参考一篇硕士论文得到了因子选择的思路,对原有模型进行优化调参,得到了不错的回测收益效果。笔者将模型链接附到下方,方便大家可以尝试一下不同的因子组合。
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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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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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