算法交易

算法交易是金融领域的技术革新,它利用高级数学模型和复杂算法来快速、准确地分析和解读市场动态,以制定并执行交易策略。这些算法能够在毫秒级别内对市场数据做出反应,远超人脑的处理速度。算法交易为金融行业提供了一个精细控制风险的途径。包括定点交易、套利交易和趋势跟踪等多元化策略的应用,有效提高了交易的准确性和效率。其背后的智能化系统可24小时不间断地监控市场,捕捉交易机会,大大减轻了人工作业负担,同时,极大地提升了在多变金融市场中的适应能力和盈利能力。更重要的是,由于大部分决策基于预定规则和数据模型,算法交易显著降低了情绪化决策的风险。然而,也需注意到,过度依赖算法可能导致失去对市场直觉的把握,并且在极端市场情况下,算法可能失效,导致不可预见的风险。总体而言,算法交易以其快速、精准和高效的特性,逐渐成为现代金融市场的核心竞争力。

期货不能用代码列表这种组件吗?

{w:100}输出:::

{w:100}


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更新时间:2023-10-09 03:29

keras调用失败

{w:100}说是有:

https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-aBcAf1yeFo

更新时间:2023-10-09 03:26

有小时级别的AI策略范例吗?

最好更细粒度的, 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

更新时间:2023-10-09 03:04

日历效应实现——回测模块

https://bigquant.com/codeshare/108f8f5f-14e7-4a73-ba80-d9daa1f4f87d

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更新时间:2023-10-09 02:36

因子分析快速回测模块无法正常运行

一直有类似的错误,应该是该模块的代码有一些问题,需要查看一下

更新时间:2023-10-09 02:27

怎么调用因子

具体怎么调用这些因子

更新时间:2023-10-09 02:18

59th Meetup

本期提问者:bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息?

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤:

  1. 数据收集:首先,需要收集和整理市场数据,包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
  2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗和预处理,处理缺失值、异常值、重复值等,保证数据的准确性和完整性。
  3. 特征工程:根据投资策略和模型需求,进行特征工程,提取有价值的特征和信号。
  4. 模型构建:选择合适的模型(如回归模型、机器学习模型、深度学习模型

更新时间:2023-09-01 02:45

LLT低延迟趋势线择时交易

研报:

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LLT低延迟趋势线择时交易模型研究

https://bigquant.com/codeshare/38ef8568-518b-4756-98f0-8dd8722d01e5

LLT低延迟趋势线择时交易

[https://bigquant.com/codeshare/942d320a-c17f-4061-9e56-d24e3a0ac472](https://bigquant.com/

更新时间:2023-08-07 05:52

自定义模块的使用方法

视频讲解

查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/44ce0baf-6d4c-4f9c-9b7b-90ea4b12ab19

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更新时间:2023-08-02 06:18

BigQuant平台策略构建流程

视频讲解

查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/23bb6c6a-c4e3-4a7c-aed4-48c719c64dee

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更新时间:2023-08-02 06:13

策略报错

更新时间:2023-08-02 06:00

开源金工|看看顶级量化私募择时选股能力

222

更新时间:2023-07-21 03:16

海龟策略自定义运行

2021年3月25日Meetup策略:

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/d40006da2bc242cb9dcfb484abe151d1

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更新时间:2023-07-07 02:31

DeepAlpha多股策略小试牛刀

作者:james_1

前言

虫神已经对DeepAlpha进行比较详细的实验:DeepAlpha实践报告

在这里我分享下DeepAlpha-DNN和CNN的对比:

DNN操作简单, 对算力要求高, 容易得到比较稳定且一致的结果。可能是我对DNN不熟悉, 对我来说, 效果相比传统的机器学习, 提升不是很大,比较难以改进。

小股票池实验

DNN实验结果

逻辑:每日买5股, 次日卖出, 总共持仓10股

为了节省算力, 我把模型进行了一些缩减,如下所示

更新时间:2023-07-05 13:58

BigQuant 最佳实践

  • BigQuant使用案例
  • 最佳使用方式

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更新时间:2023-06-29 06:56

【参赛】Deep Alpha-CNN策略克隆&调参擂台赛

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更新时间:2023-06-27 03:23

量化交易入门书籍-Quantitative Trading how to Build Your Own Algorithmic Trading Business 01

思考了很久从哪里讲量化交易,决定还是从人生中的第一本量化书籍开始,本专栏的目的也是把记录自己的读书过程,把书越读越薄!第一次读这本书的时候,已经是5年前了,作为量化实验室的新丁,被要求阅读的就是这本书,并且实现书中的交易策略,了解到了很多很多基础的概念,书中的代码多数已经不能用,所用的语言也是matlab,这次写系列读书笔记,我将使用PYTHON语言(现在用的比较多),这里并不是说matlab过时了,我到现在依旧认为在矩阵处理及可视化上matlab仍然具有绝对优势。周围很多策略开发者仍然在使用matlab!

Quantitative Trading是E.P CHAN的第一本书,在外网有响

更新时间:2023-06-20 06:57

量化书籍


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更新时间:2023-06-14 03:02

量化研究每周精选-170726

导语:本周为大家推荐五项国外有关深度学习和机器学习的实践性研究。希望能帮助大家更好地获取信息、学习知识。BigQuant拥有海量的数据和主流开源AI框架,附能每一位爱好机器学习/深度学习和量化交易的人。

  • 《Neural networks for algorithmic trading. Multimodal and multitask deep learning》

关键词:神经网络、机器学习

本文介绍了如何训练神经网络的方法,这绝不是直接训练一

更新时间:2023-06-14 03:02

量化交易&机器学习干货精选

故不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。--《荀子·劝学篇》

1.机器学习用于选股,对财务数据的特征学习,居然还是小市值NB....

2.机器学习,海量数据预测股票的未来趋势,+Model的研究

3.机器学习之神经网络入门

4.[随

更新时间:2023-06-14 03:02

量化投资介绍

这篇文章主要记录了南土投资周静学姐来给我校金融专硕项目做的一次分享会。结合学姐所说和自己在工作实践中积累的经验,粗浅地谈一谈对量化投资的认识。

周静学姐是北大的高材生,在海外获得博士学位之后加入了blackrock公司工作。现在回国创立了南土资产,追求绝对收益和人才发展。有的员工已经在公司得到了快速的成长并创办了自己的私募基金。

学姐首先为我们介绍,量化投资其实是从idea到模型,从模型到检验再到实证的过程。

很多人认为量化投资是只注重统计规律而不注重市场规律,认为量化投资只是一个黑箱,只需要把杂乱无章的数据扔进复杂的模型中计算就可以得到稳定的信号,但这样做的结果往往是garbage i

更新时间:2023-06-14 03:02

【量化研究】高频时间尺度的相关性结构

这是一篇简单探讨高频时间尺度的相关性结构的paper。

![](/community/uploads/default/original/3X/6/9/69f10a5b74c09f78e4a141b864313500f

更新时间:2023-06-14 03:02

量化交易接口大对比


作者:用Python的交易员原创文章,转载请注明出处

本篇比较简单,只有下面一张图,但是精华尽在其中,有问题欢迎留言。

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='1234' height='599'></svg>)

补充一下,避免误会:针对LTS接口,目前只有存量客户可以用(

更新时间:2023-06-14 03:02

神经网络应用于算法交易

今天编辑部带来关于在基于金融时间序列的预测模型案例,我们将通过神经网络来增强一个经典的移动平均策略,并表明它真的是有所改善相对原策略。

基于技术分析的投资策略

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但这种交易策略有一个主要的缺陷:在震荡行情中,策略没有过多的触及信号并交易,这样我们也很难赚到钱。 ![image|690x376](/community/uploads/default/original/3X

更新时间:2023-06-14 03:02

解析: Python 实现终端实时获取股票价格

首发于我的博客 The North

GitHub 里老早之前就 Star 了 felixglow/Stock 这个项目,原作者 felixglow。昨天晚上又想起这个来,于是今儿早上就拿出来看——我对其中相当多的部分都不熟悉,有些还是第一次了解。在这里将我的理解记录下来,其中的错谬之处,还望各位大神指正。

实现效果

![](/community/uploads/defau

更新时间:2023-06-14 03:02

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