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。

量化方法是什么意思?具体有哪些方法

量化投资是指使用数学模型、统计分析和计算机算法来指导投资决策的方法。

这种方法试图通过消除人为情感和直觉的影响,以客观和系统的方式分析市场和价值。


量化方法通常涉及以下几个方面:

  1. 数学模型与统计分析:量化投资的核心在于运用精密的数学模型和统计分析,精准识别市场脉络、估算资产内在价值以及全面评估潜在风险。这些模型囊括了时间序列分析、回归分析、因子模型等多种高级统计工具。
  2. 算法交易技术:量化投资者

更新时间:2024-06-07 10:48

揭开雪球期权的博弈局 凌瓴&无鱼 2022/05

摘要

雪球的投资本质

①投资人与券商充当的角色

{w:100}{w:100}{w:100}

②投资人与券商是否对立

这是投顾经常被问到的问题。销售机构在推荐雪球产品时,必定会讲到交易对手方是券商,一些投资人会简单理解自己在和券商做博弈。我自己在第一次接触雪球时也有这样的误解:如果雪球产品跌破敲入价格,保本保息机制就消失了,所以作为对手方的券商特别有动力想股票下跌,这样就不用支付利息了。路演里刘博士很清晰的描述了券商与投资

更新时间:2024-06-07 10:33

聚宽投资 王恒鹏:《量化团队内部协作的实践探索》文字实录

图片4月29日,由华泰证券、宽邦科技、亚马逊云科技、朝阳永续、金融阶等多家市场权威机构联合组织撰写的《2021年中国量化投资白皮书》正式发布,并在深圳举办发布会。聚宽投资合伙人王恒鹏出席会议并作题为《量化团队内部协作的实践探索》的演讲,我们对文字进行实录,以飨读者。 图片

《2021中国量化投资白皮书》(以下简称《白皮书》)谈到:中国量化相比美国差了35年的时间。但实际上过往这四五年,中国量化规模已经发展了10多倍,量化内卷已经形成了很大程度的行业共识,而行业越内卷,机构对人才的重视程度则越高。因此今天我站在团队管理、公司文化和个人职业发展角度,给大家分享一下聚宽这几年的探索和心得。 ![

更新时间:2024-06-07 10:21

听海外高频交易专家讲解美国的高频交易-海通证券-20190611

摘要

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

策略中调用其他因子_AI

策略案例

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更新时间:2024-05-21 08:15

小市值策略源码

{{membership}}

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更新时间:2024-05-20 07:35

多层感知器回归模型案例


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策略案例

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更新时间:2024-05-20 06:39

强化学习在金融市场中的应用(上)

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更新时间:2024-05-20 06:33

lightgbm多因子选股

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预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

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更新时间:2024-05-20 06:21

Python基础入门


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更新时间:2024-05-20 02:30

什么是量化投资?

导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

什么是量化投资?

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系,以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内,量化投资不再是一个陌生的词汇,近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资,就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址:“[横扫华尔街的数学家](https://bigquant.c

更新时间:2024-05-20 02:24

用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股

更新

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更新时间:2024-05-20 02:15

机器学习量化投资实战指南

本文14323字,阅读约28分钟

导语:本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法,包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案,并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览:

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型,在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用,力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优,而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero,不仅

更新时间:2024-05-20 02:09

算法交易的主要类型与策略分析

前言

算法交易起源于上世纪中叶的配对交易

历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯,利用空对多3:7的比例进行配对交易,在1955年到1964年间,综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期,投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。

配对交易逐渐成熟,发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用,同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员,后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英,算法交易的“黑盒子”便由此诞生。

随着计算机的广泛普及,华尔街各大

更新时间:2024-05-20 02:09

利用机器学习对冲风险

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更新时间:2024-05-20 02:09

神经网络交易算法

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更新时间:2024-05-20 01:02

利用深度学习技术预测股票价格

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更新时间:2024-05-17 10:28

基于协整的配对交易

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策略案例

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更新时间:2024-05-17 09:23

AI选股策略_概念过滤

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更新时间:2024-05-17 07:50

StockRanker选股+随机森林大盘风控

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更新时间:2024-05-17 07:25

分钟数据获取

策略案例

AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:

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[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6

更新时间:2024-05-17 01:13

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:

https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq

问题

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

讲解


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1988年,欧奈尔将他的投资

更新时间:2024-05-17 01:13

华泰研报:XGboost实现有序回归

策略源码:

{{membership}}

已经更新到了AIStudio3.0.0版本, 请转移至

https://bigquant.com/wiki/doc/xgboost-I1ZKSVykGR

https://bigquant.com/codeshare/a290e569-7680-45d7-86be-f6c81c18a1e6

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更新时间:2024-05-16 09:16

筹码理论的探索-筹码分布计算的实现

新版请移至, 新的链接

https://bigquant.com/codesharev2/dd736102-e54b-4d0b-b549-16bd7703a7ac

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更新时间:2024-05-16 06:36

代码策略

更新

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代码策略

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更新时间:2024-05-16 06:36

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