因子挖掘

在金融领域,"因子挖掘"是一项关键的策略,通过对大量的、多样的数据集进行深入分析和挖掘,以识别出影响资产价格变动的主要驱动力。这些驱动力,或称“因子”,可以是宏观经济指标、市场情绪、企业基本面数据,或者是通过复杂算法从海量信息中提取的隐藏模式。 因子挖掘的过程需要借助先进的统计技术和计算能力,包括但不限于回归分析、机器学习、深度学习等。其目标是构建能够预测资产未来表现的模型,并为投资决策提供数据驱动的洞见。通过这种方式,投资者可以更加精准地把握市场趋势,优化投资组合,降低风险,并提高投资回报。 总的来说,因子挖掘是现代金融中一个不可或缺的工具,它结合了数据科学和金融学的精髓,帮助市场参与者做出更加明智和有效的决策。

抽丝剥茧 去芜存菁:水晶球择时模型之 3.0 兴业证券20180926

摘要

期权作为现货的衍生产品,其交易情况暗含了投资者对市场的观点,期权交易日益活跃,可以从中获得有效且领先于现货市场的信息,兴业水晶球策略于2015年中推出,至今已有三年多样本外数据,其致力于挖掘期权市场中符合经济学逻辑且统计规律显著的因子,对期权标的现货(50ETF)进行短期的预测,无论是策略的整体表现,还是在历次市场拐点的判断上,都非常优秀。

目前上证50ETF期权的主要投资群体是通过考试的专业投资者,具有一定的前瞻性,他们对现货的未来走势预期可能相对会更加准确。如果能够充分地挖掘这部分投资者的情绪,就可以利用从期权中获得的信息对现货进行择时,这也是水晶球择时的基本逻辑。

更新时间:2022-08-31 07:31

基于遗传规划的选股因子挖掘 (副本)

发布时间:2019年6月10日

研究团队:华泰金融工程

研究员:林晓明S0570516010001、陈烨S0570518080004

核心观点

本文通过原理分析和系统测试,介绍了遗传规划在选股因子挖掘中的应用 ====遗传规划是一种启发式的公式演化技术,通过模拟自然界中遗传进化的过程来逐渐生成契合特定目标的公式群体,适合进行特征工程。将遗传规划运用于选股因子挖掘时,可以充分利用计算机的强大算力,同时突破人类的思维局限,挖掘出某些隐藏的、难以通过人脑构建的因子==。==本文介绍了遗传规划应用的完整流程,对遗传规划程序包gplearn进行了深度定制改进。测试结果显示,==遗传规划能从

更新时间:2022-08-30 10:52

宽邦科技受邀华泰量化研究5周年,分享《 量化选股中Al算法应用最佳实践》

人工智能在量化投资领域已有哪些应用实践?

未来发展将走向何方?

模型测试、因子挖掘、另类数据、对抗过拟合、生成对抗网络以及其他综合领域,有何前沿成果?

6月6日(周一)-6月10日(周五),“华泰人工智能量化研究5周年论坛”,2天主论坛与6场主题分论坛,连续5天,与您聊聊人工智能量化研究的前沿内容。

宽邦科技首席策略官 邵守田受邀,与您于16∶05-16∶35聊聊《 量化选股中Al算法应用最佳实践》。

参与方式:

行知App全程直播

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更新时间:2022-06-07 03:35

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