更新时间:2024-08-06 10:19
短期涨跌的预测相比长期更容易,但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景,机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测,机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报,而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。
Michael Kearns在2010年的关于讨论机器学习在高频交易应用的论文中,提出了很多机器学习应用与高频交易的限制,很多思考放到现在都值得我们去学习。机器学习在高频交易中主要有两个方向,一是订单的执行优化,二是高频涨跌方向的预测。这两者本质的区别是执行优化是在一个确定性的空间寻找最优解,即交易
更新时间:2024-06-12 05:53
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更新时间:2024-06-11 02:40
更新时间:2024-06-07 10:55
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高频动量策略与主观超短交易
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20210624 Meetup 策略案例
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更新时间:2024-06-07 10:55
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更新时间:2024-06-07 10:55
分享一些量化交易相关的常识信息。
**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke
更新时间:2024-06-07 10:48
更新时间:2024-06-06 10:40
更新时间:2024-05-27 07:39
高频交易在美国证券市场中的角色
如果把正在正常交易、买卖力量均衡的市场比喻成一个平静的水面,此时,某个基本面交易员下了一个数量较大的订单,这好比往水中投入了一块石头。那么,不论是订单自身的价格推动力,还是其他投资者做出的反应,都会使市场产生一系列波动,一如水面泛起的层层涟漪。而高频交易则藏匿于其中,于市场的起伏之中寻找获利的机会。
在美国,上市和交易业务是完全分离的
所有的上市证券均可以在任何一家交易所交易。对高频交易商而言,这种碎片化的交易模式提供了很大的获利机会。试想,同一个证券很有可能因为市场流动性或是参与者结构的差异,甚至只是信息传递存在时滞,在不同
更新时间:2024-05-23 06:11
freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?
https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0
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更新时间:2024-05-21 09:10
更新时间:2024-05-21 06:30
更新时间:2024-05-20 10:41
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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
[ht
更新时间:2024-05-20 06:21
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本策略主要分享如何以指定
更新时间:2024-05-17 10:21
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更新时间:2024-05-17 09:23
更新时间:2024-05-17 06:27
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更新时间:2024-05-17 03:49
更新时间:2024-05-17 02:33
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[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6
更新时间:2024-05-17 01:13