替代目标框架带有软约束的预测+优化
论文原名
A Surrogate Objective Framework for Prediction+Optimization with Soft Constraints
论文作者
Kai Yan, Jie Yan,Liting Chen,Qingwei Lin,Dongmei
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
A Surrogate Objective Framework for Prediction+Optimization with Soft Constraints
Kai Yan, Jie Yan,Liting Chen,Qingwei Lin,Dongmei
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
Multi-Horizon Forecasting for Limit Order Books:Novel Deep Learning Approaches and Hardware Acceleration using Intelligent Processing Units
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
Temporally Correlated Task Scheduling for Sequence Learning
Xueqing Wu ,Lewen Wang ,Yingce Xia,Weiqing Liu,Lijun Wu,Shufang Xie,Tao
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
看市场:
看行业:
由shywang创建,最终由shywang更新于
由于无法进行全市场选股,因此本次参赛采用了中证800股票池,但是对比基准训练效果并不如基准,且回测结果并不稳定。
我的模型相对于基准策略调整如下:
1)添加了5个特征;
2)标准化操作后去除了一下极值;
3)CNN kernel_size调整为2和4;
4)dro
由deledeleboy创建,最终由deledeleboy更新于
[https://bigquant.com/experimentshare/fb090a47d5a14348828be56e969
由yi12308创建,最终由yi12308更新于
\
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
NEURAL NETWORKS FOR DELTA HEDGING
Guijin Son and Joocheol Kim
2021 年 12 月 21 日
在完美金融市场假设下定义的 Black-Scholes 模型,理论上
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
2021 年 12 月 16 日
本月下调中国银行存款准备金率只是北京为支持经济进入具有重要政治意义的 2022 年共产党代表大会而采取的一系列措施之一,这些措施大多不是头条新闻。中国的增长正在放缓,我们认为第四季度的 GDP 同比增速可能低于 4%。这让政策
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
\
感谢BQ-小Q送的礼物,礼物已经收到拉,一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。
由wsq3943创建,最终由wsq3943更新于
本篇是“学海拾珠”系列第二十三篇。作者在本文中证明,指标对因子收益的预测能力是视预测时长而定的,同时受指标与因子收益的时变关系以及数据挖掘的影响。尽管有这些挑战,但只要投资者能切实地意识到因子择时的局限性,因子择时仍有可能成为非常好的工具。
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
本篇是“学海拾珠”系列第二十一篇。作者通过建立资产集群性指标和相对价值指标来对交易泡沫进行识别,并应用于行业轮动和因子择时两个领域中。
拥挤交易指的是**大量具有类似特征的资金共同购买或出售某一或某
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
本篇是“学海拾珠”系列第二十一篇。作者通过建立资产集群性指标和相对价值指标来对交易泡沫进行识别,并应用于行业轮动和因子择时两个领域中。
拥挤交易指的是**大量具有类似特征的资金共同购买或出售某一或某一
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
Drobetz W于2019年发表的论文《Optimal Timing and Tilting of Equity Factors》,提出了一种使用外生变量构建因子择时策略的新方法,对因子权重直接进行参数化设计(Parametric Portfolio policy ,简称为PPP)。
由alkaid创建,最终由alkaid更新于
由iquant创建,最终由iquant更新于
过滤是量化交易中最常用的选股功能,本文就来介绍几种常用过滤实现。
BigQuant平台提供了 数据过滤 模块,可以方便地针对DataFrame做列过滤。
我们首先在编写策略界面中新建一个可视化AI策略,如下图所示。 ![](/wiki/api/attachments.re
由clearyf创建,最终由clearyf更新于
主要观点
本篇是“学海拾珠”系列第七十二篇,本期推荐的海外文献研究了基于贝叶斯面板模型估计基金业绩持续性的方法。之前的基金评价建模的基本假设限制性太强,此篇研究考虑了时变异方差性和时变协方差性对基金业绩的影响,建立了新的基金业绩和持续性评价模型。在
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
来源:The Journal of Portfolio Management December 8,2021
标题:Trending Fast and Slow
作者:Eddie Cheng, Nazar Kostyuchyk, Wai Lee, Pai Liu, Chen
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
前沿市场包括一些世界上最令人兴奋的投资机会。我们强调前沿市场提供的多样化竞争优势。
2021 年 12 月 9 日
![{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=290c2296-8956-4cfd-94
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
市场有所分化,消费金融强势,成长价值持平
经历了前期的上涨行情后,本周A股市场表现有所分化,表征大盘股走势的沪深300指数涨幅较高,表征中小盘股走势的中证500指数基本收平,而表征创业板走势的创业板指有所下跌,最终沪深300、中证500
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance
Ben Hambly-牛津大学数学研究所
Renyuan Xu-南加州大学工业与系统工程系
Huining Yang
2021 年
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
采 用统一的视角解释与测试所有的广义线性模型
多因子模型的本质是关于股票当期因子暴露和未来收益之间的线性回归模型。我们希望引入机器学习的思想,对传统多因子模型进行优化,最自然的想法正是从简单的线性模型入手。本文中,我们试图采用统一的视角解释与测试所有的广义线性模型,并分析它们
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
《Are Stock Returns Predictable in China? A Machine Learning Approach》
Huihang Wu, Xingkong Wei, Xiaoyan Zhang
2021 年 10 月
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
《Automated Stock Picking using Random Forests》
克里斯蒂安·布赖通-慕尼黑工业大学
2021 年 12 月 7 日
我们通过在国际流动股票数据集上应用基于技术特征的随机森林模型来得
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于
后疫情时代,我国经济展现韧性,A股具备全球吸引力。
得益于优异的政府治理能力,我国率先从2020年初的公共卫生事件冲击中复苏,出口活跃。国际货币基金组织认为未来几年我国经济增长速度仍将处于全球领先地位;
根据MSCI指数,当前中国股市估值低于北美
由crisvalentine创建,最终由crisvalentine更新于