高频交易:为了0.07毫秒的比拼,竟然花费了1400万美金
摘要
2/3光速对你我来说可能只是一瞬,但对于高频交易公司来说,可能就是事业的全部。在瞬息万变的市场上,棋先一招常常就在微秒之间。
眨眼 0.4 秒,常被形容快,但有家公司花了 1400 万美元,就为了让自己再快 0.07 毫秒( 0.00007 秒),5700 分之一眨眼的时间。
Ju
由small_q创建,最终由small_q更新于
2/3光速对你我来说可能只是一瞬,但对于高频交易公司来说,可能就是事业的全部。在瞬息万变的市场上,棋先一招常常就在微秒之间。
眨眼 0.4 秒,常被形容快,但有家公司花了 1400 万美元,就为了让自己再快 0.07 毫秒( 0.00007 秒),5700 分之一眨眼的时间。
Ju
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协方差矩阵用于计算股票投资组合的标准差,投资组合经理又使用协方差矩阵来量化与特定投资组合相关的风险。在本文中,我们将学习如何为包含 n 个股票的投资组合创建为期“m”天的协方差矩阵。
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让我们了解投资组合分析
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ATR即平均真实范围(Average True Range)是
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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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简单来说,统计套利由一组量化驱动的算法交易策略组成。这些策略旨在通过分析价格模式和金融工具之间的价格差异来利用数千种金融工具的相对价格变动。统计套利起源于 1980 年代左右,由摩根士丹利和其他银行主导。统计套利策略,也被称为 StatArb,见证了金融市场的广泛应用。该策
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本文14323字,阅读约28分钟
导语:本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法,包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案,并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。
1.人工智能量化投资概述
2.人工智能技术简介
3.机器学习在
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量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程,是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会,用以获取更多收益。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=193c3da7-78e9-426a-8e73-d3a3
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至2021年,前30家百亿私募量化机构中29家在官网介绍了其人工智能开发,或正在招募人工智能人才。
编号 | 公司简称 | 成立时间 | 是否涉及AI | 编号 | 公司简称 | 成立时间 | 是否涉及AI |
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几天前,我着手解决一个实际问题——大型超市销售问题。在使用了几个简单模型做了一些特征工程之后,我在排行榜上名列第 219 名。
![{w:100%}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=8b797f9b-ad23-4
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海龟交易法则源于两位交易大师理查德丹尼斯(Richard Dennis)和威廉艾克哈特(William Eckhardt)的一段赌约:Dennis认为优秀的交易员能够后天培养,Eckhardt却觉得交易高手天生就有极强的心理素质,不可培养。直到有一次Dennis在新
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五因子模型(Fama-French Five-Factor Model)是由ugene Fama和Kenneth French提出的,旨在更好地解释股票回报率的差异。
这个模型在原有的三因子模型基础上增加了两个因子,共包含以下五个因子:
计算公式应用参考:**[Fama-French五因子模型]
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协方差是一个统计学的概念,用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域,特别是在投资组合管理和风险管理中,协方差是一个非常重要的概念,因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系,从而更好地分散风险。
![协方差概念图](/wiki/api
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你是否曾经听到过人们谈论机器学习,而你却对其含义只有一个模糊的概念呢?你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢?现在,让我们一起来改变这个现状吧!
这篇指南是为那些对机器学习感兴趣,但又不知从哪里开始的人而写的。我猜有很多人曾经尝试着阅读机器学习的维基百科词条,但是读着读着倍感挫折,然后直接放
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BigQuant是以AI人工智能为核心的量化投资交易平台,为量化投资宽客提供机器学习AI技术、股票期货金融数据、高速精准回测和量化交易接口以及海
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简单来讲,量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。
量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法,利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,用数量模型验证及固化这些规
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调优报错:TerminatedWorkerError
为什么32个G的内存,还会报这个错,而且晚上一直出现。
TerminatedWorkerError Traceback (most recent call last) Cell In[2], [line 78](vscode-
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莫名其妙的报错,官方的示例代码也报这个错,官方赶紧修复下,之前还好好的
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1.0版固化的StockRanker模型可以导入3.0版使用吗?
3.0版固化后文件格式也是csv吗?
两个版本是否通用?
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1.0版的策略指定了A股代码列表,到3.0版时改变了,把代码列表作为一个模块独立出来了,但运行时出错了
由xq2019创建,最终由small_q更新于
V3.0有没有V1那样的自定义运行
V3.0有没有V1那样的自定义运行模块, 可以批量运行
由yunisa12创建,最终由small_q更新于
系统有问题?很简单的SQL查询报错
%%sql {'date':['2020-05-01','2020-05-02']}
SELECT date,instrument FROM cn_stock_bar1d
ImportError Traceback (mo
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程序上周跑还是没问题的,今天跑就出现了报错,想问一下原因
Traceback (most recent call last) Cell In[7], line 64 **[61](vs
由bqytasdg创建,最终由small_q更新于
stockRanker训练模型出问题了,请技术人员处理。
[https://bigquant.com/codesharev3/a77b1f84-9a86-4701-a942-6236dc6b8167](https://bigquant.com/codesharev3/a77b1f84-9a
由zhrh2022创建,最终由small_q更新于
因子就是用来解释和预测资产收益的某些特征或指标。可以把因子想象成一种“魔法工具”,帮助我们理解为什么某些股票或资产表现得更好或更差。
你可能听说过“市盈率”这个因子,它反映了公司股票价格与其每股收益的关系。一般来说,市盈率低的股票可能被低估,而高市盈率的股票可能被高估。投资者可以根据这个因子来决定
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