来源:SSRN 作者:Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien
机器学习是人工智能的一个子领域,它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力,允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来,机器学习技术激增,人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中,已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么,机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢?
1.常见的机器学习算法
机器学习算法主要有三种:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型,将
更新时间:2024-12-11 08:16
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。
Jump Trading 公司在全球最大期货交易所芝加哥商品交易所数据中心对面,买了一块 12 万平方米的空地。
买了之后,他们没盖楼炒房,也不是为了风水,就是架微波通信基站,用于第一时间把交易请求传到芝加哥商品交易所。
![{w:100}{w:100}](https://n.sinaimg.cn
更新时间:2024-12-05 06:09
# 回测引擎:每日数据处理函数,每天执行一次
def m19_handle_data_bigquant_run(context, data):
#...
# 2. 生成卖出订单
print(f'{today} before cash:{context.portfolio.cash}')
if cash_for_sell > 0:
for instrument in sell_instruments:
res = context.order_target(context.symbol
更新时间:2024-09-19 06:51
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更新时间:2024-06-12 06:06
本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
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《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ,本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》,并将其思想和代码应用在中国股票市场,开发出具有择时功能的监督式机器学习算法,最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在
更新时间:2024-06-12 05:57
本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架,包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果,并提供完整代码,读者可克隆策略,复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路,应用AI来做更好的量化策略研发,把人工智能的能力赋予更多的投资者 (Democratize AI to empower investors)。
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本篇报告构建了一个完整的可复用的 人工智能阿尔法策略框架。
本篇报告用AI对基本面、财务、交易型等 282个因子 做了单因子策略研究和多个维度上的绩效分析,并 **发掘了在短、中、长周期上多个夏普比率超过1.5 、年化收益超过 30
更新时间:2024-06-12 05:53
在2022年7月22日上市交易的中证1000股指期货是2022年的金融市场一件大事,公募私募基金又多了一份对冲工具,指数增强和alpha策略更能施展拳脚。本文介绍如何获取中证1000的代码和行情数据。
https://bigquant.com/experimentshare/c77ca255831943a68ad9baa34f0248a2
如果想获取中证500的代码和行情,只需改下名称就行:
![{w:100}](/wiki/api/atta
更新时间:2024-06-11 03:30
更新时间:2024-06-07 10:55
备注:本策略含有未开放的数据,故克隆之后无法运行。
{{membership}}
https://bigquant.com/codeshare/b6e80d6b-f5e0-4778-97cf-77fcadb7b488
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更新时间:2024-06-07 10:55
高频动量策略与主观超短交易
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https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/
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/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf
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更新时间:2024-06-07 10:55
本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75
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更新时间:2024-06-07 10:55
如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢?
https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/
https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d
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更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE(AIStudio):
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略:
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
如何将回测模块设置成T+2开盘买入,T+3尾盘卖出(目前我们支持的是T+1买入)
https://www.bilibili.com/video/BV1bT411u71x?share_source=copy_web
[https://bigquant.com/experimentshare/157e67091c1b4534b7ea1f0a4255a38b](https://bigquant.com/experi
更新时间:2024-06-07 10:55
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新版量化开发IDE(AIStudio):
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略:
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
[http
更新时间:2024-06-07 10:55
【此文档为旧版】 相关新版文档参考:
https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb
https://bigquant.com/experimentshare/16571b942a8a4a92a4914c15f65d0883
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更新时间:2024-06-07 10:55
2020年我们开展了近半年的Meetup,共11场Meetup活动,90个问题,7场专题,持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年,Me
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
【旧版使用说明】此文档为旧版本,相关文档可参考:
https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH
20210624 Meetup 策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1
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更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55