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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:2024-05-20 06:46
麻烦工程师小哥看一下
更新时间:2023-10-09 06:10
研报:
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https://bigquant.com/codeshare/38ef8568-518b-4756-98f0-8dd8722d01e5
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更新时间:2023-08-07 05:52
功夫 是一款为速度而生的量化交易执行系统,它能帮助对速度有极致要求的交易者大幅降低系统内延迟,内建的内存数据库会自动存储纳秒级时间精度的交易相关全部数据,赋予策略师在盘后进行高精度数据研究的能力。功夫的架构设计,绝非一朝一夕的灵感突发,而是浸淫多年的心得体会,是经年累月的实践打磨,更是实盘拼杀验证出的唯一选择。今后我会在本专栏发布系列文章详细解释功夫的设计思路。本篇作为开篇,首先要从整体上介绍功夫的设计原则和运行机制,希望读者可以在头脑中形成系统运行的整体图景,也希望你在读完全篇后,可以同意这个观点:功夫的设计和实现没
更新时间:2023-06-14 03:02
一、 极端行情、市价单和CTA策略
CTA策略的核心是趋势投机,将职业交易的右侧交易行为加入资金管理和风险控制规范化为系统性交易,进行技术化为程序化交易。关键思想是小亏大赚,截断亏损,让利润奔跑。
由于高度依赖于趋势,CTA策略的实盘下单算法是影响成败的关键。当趋势来临时,为了紧跟趋势的节奏,在模型发出交易信号,必须追求第一时间的成交,否则收益大受影响,甚至策略失效。
不考虑行情和硬件等因素,算法层面最为有效的方式是设置市价单,以一定的滑点为代价,获取优势持仓。下面讲解下单算法的几个关键问题。
1、为什么不用限价单
趋势投机策略存在天然的“逆选择”问题。如果设置了可承受滑点的
更新时间:2023-06-14 03:02
AI量化策略中如何选择合适的因子
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更新时间:2023-05-06 07:23
更新时间:2022-11-20 03:34
更新时间:2022-11-20 03:34
说到量化投资和研究,很多人有一个基本认知,就是通过数据观察和分析,提出假设,然后通过回测来验证假设。通过验证之后,再上实盘验证。当然,其中有一些深入的细节。比如回测可以是样本内+样本外。这里有篇学术论文,其中一个观点就是大部分人跑的回测都没什么意义。论文的作者是前AQR的机器学习负责人,康奈尔大学的机器学习教授,畅销教科书《 Advances in Financial Machine Learning》作者。论文题目:TACTICAL INVESTMENT ALGORITHMS。
根据历史证据,有三种基本方法来测试投资策略的有效性:a)向前走法;b)重
更新时间:2022-03-01 02:36
更新时间:2021-07-30 08:05
更新时间:2021-07-30 07:25