数据分析
在金融领域，数据分析是一项至关重要的能力，它利用先进的统计技术和复杂的算法，对大量的、多样化的金融数据进行深度挖掘和精准解读。这种分析不仅涵盖了历史数据回溯，以洞察过去的市场动态和资产表现，更包括对未来市场趋势的预测。通过数据分析，金融机构能够更准确地评估风险、制定投资策略、优化产品定价，并实现客户关系管理的个性化。在数字化时代，数据分析已成为金融决策的核心，为从业者提供了在不确定性中寻求确定性的强大工具。
Python for Quants - 用于量化投资的Python
参考 https://wesmckinney.com/book/ 编写 Python For Quants - 用于量化投资的Python
更新时间：2022-10-10 01:02
量化研究：投资决策的起点 海通证券_20180716_
更新时间：2022-08-31 08:06
听海外高频交易专家讲解美国的高频交易
更新时间：2022-02-21 09:13
【精品】全网人工智能机器学习免费资源汇总清单
作者：Robbie Allen
编译：BigQuant
早在21世纪初，我在编写关于网络和编程的书的时候，我就发现，互联网是一个很好的资源，但是它还不完善。 那时，博客已开始流行。但是YouTube还不是很普遍，同样Quora，Twitter和播客用户也很少。十年过后，我一直在潜心钻研人工智能和机器学习，局面发生了翻天覆地的变化。互联网上现在有非常丰富的资源——当你要寻找选择你想要的资源时，你很难抉择你应该从哪里开始（和停止）！
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更新时间：2021-11-11 07:27
在策略回测中，如何查看中间变量的值？
之所以需要查看中间变量的数值是因为我们有时在编写策略、策略调试中需要检查中间变量的数值是否正确，具体方法见下：
https://bigquant.com/experimentshare/318dd5e24d3a4578b858f4a1226aca3b
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更新时间：2021-08-24 05:46
用线性随机梯度下降-回归算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 08:12
用线性-分类算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 07:26
WorldQuant 101 Alpha因子构建及因子测试
作者：bigquant
阅读时间：5分钟
本文由BigQuant宽客学院推出，难度标签：☆☆☆
导语
本文目的是介绍如何使用bigexpr表达式对WorldQuant公开的101个alpha进行因子构建，并进行因子测试。
一、背景介绍
根据WorldQuant发表的论文《101 Formulaic Alphas 》 669 ，其中公式化地给出了101个alpha因子。与传统方法不一样的是，他们根据数据挖掘的方法构建了101个alpha，据说里面80
更新时间：2021-04-23 07:08