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。

模型

模型板块包含了AI算法模型,多因子模型等一些研究内容。

更新时间:2022-12-06 14:42

机器学习+择时+跟踪止损+技术分析

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/41ba8c41f99346a6872f3ecac3a50c80

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更新时间:2022-11-20 03:34

利用新的列表排序学习法构建多空组合

Constructing Long-Short Stock Portfolio with A New Listwise Learn-to-Rank Algorithm

作者:Xin Zhang, et al.

出处:Quantitative Finance, 2021-07

摘要:随着机器学习的快速发展,因子策略在行业中得到越来越广泛的应用。在算法中输入多因子可以进行横截面收益预测,并进一步用于构建多空组合。大量现有研究使用排序学习法来预测股票排名,基于此,作者提出了一个新的列表排序学习损失函数来进一步强调排名的头部和尾部。本文的损失函数基于多空策略,具有内在的移位不变性,是对ListM

更新时间:2022-11-20 03:34

神经网络交易算法

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/723e10568f294571924b89f3953ce20b

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更新时间:2022-11-20 03:34

用传统框架测试机器学习-GBDT算法

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/44cc116a1dad4c37983b9be35da208ee

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更新时间:2022-11-20 03:34

分享一个可视化深度学习建模的例子

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/9426627188af4f488644532c01328c14

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更新时间:2022-11-20 03:34

高频动量策略与主观超短交易

分享主题

高频动量策略与主观超短交易

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视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/

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直播资料

/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf

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更新时间:2022-11-19 10:28

如何修改HFTrade高频交易模块里的成交率限制volume_limit

问题

如何修改HFTrade高频交易模块里的成交率限制volume_limit

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更新时间:2022-11-09 01:23

自定义运行支持多个模块的参数吗?

https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-jianjie-tzXIdkJnBW

更新时间:2022-11-09 01:23

DeepAlpha-DNN应用实践报告

本集合里将分享平台开发者们对DeepAlpha系列的实践研究报告

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更新时间:2022-11-08 08:26

优秀开发者分享


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更新时间:2022-11-03 08:32

G-Research:ICML 2022论文推荐

摘要

G-Resarch作为ICML 2022的钻石赞助商,其研究人员和工程师参加了今年在美国巴尔的摩举行的会议。研究人员收集了他们最喜欢的2022年ICML论文并推荐给大家。

首先是来自机器学习工程师Casey Haaland的推荐,我们可以发现,机器学习工程师关注的论文更偏模型的结构及训练方法优化。

1. Fast Convex Optimization for Two-Layer ReLU Networks: Equivalent Model Classes and Cone Decompositions

**Fast Convex Optimizat

更新时间:2022-10-11 02:31

文艺复兴-美国量化私募

交易策略揭秘

Renaissance Technologies文艺复兴科技公司交易策略揭秘记录!该短片中详细介绍了文艺复兴科技公司多年来如何开发各种交易策略,从早期的均值回归到利用内核方法等等。

https://www.bilibili.com/video/BV1ae4y1f7Em

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更新时间:2022-10-10 12:50

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

量化策略专题研究:行业趋势配置模型研究-中信证券-20200325

/wiki/static/upload/74/7464d5e3-c643-485a-bdef-793d0ba69cca.pdf

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更新时间:2022-10-09 11:05

如何筛选私募量化基金?

从2010年至今,私募量化基金在国内经历了不断的发展和迭代,有大量海归量化投研人员迅速进入国内市场,组建了各具特色的量化团队。

不仅高净值个人投资者青睐私募量化基金,银行、保险、券商、信托的FOF产品也常常将私募量化基金作为重要的配置方向。那么该如何筛选私募量化基金呢?

针对“高频量价策略”的筛选:1.看投研团队背景,重点评估其挖掘因子和算法迭代升级的能力;2.看因子的多样性,即在成分内选股的占比,因成分内选股占比很大程度上表明产品的波动率如何;3.看净值波动率,还有产品在回撤以后创新高的时间。

针对“程序化T0策略”筛选:1.看日频T0的胜率,只有每日收益高且稳定,才能不断增厚;2.看

更新时间:2022-09-22 07:03

如何将通达信的信号拿来训练

我通达信里面有买入条件筛选,有买入条件筛选。请问如何讲这些条件放到bigquant呢?具体放在那里呢?

更新时间:2022-09-21 12:54

国内算法交易对资本市场的影响

随着金融市场的发展,特别是国际市场对冲基金的繁荣,各种统计套利和趋势交易算法的推广,算法交易越来越受机构投资者的青睐。采用计算机来分割交易指令,以降低大额交易的成本,增厚投资收益。

算法交易的快速发展也对资本市场产生了深远影响。体现在:

  1. 算法交易的市场份额快速上升,通过大单分割、隐蔽交易等手段减小了对市场产生的冲击,得到更好的报价,有效地降低交易成本,因而在股票、期货、外汇、期权、债券市场得到广泛应用;
  2. 算法交易引起了证券市场微观结构发生显著变化,投资者通过计算机程序发出委托指令,交易程序可以自动拆单,择时,在不同的档位进行委托报价等;
  3. 算法交易对市场信息具备更快的反应速

更新时间:2022-09-20 01:30

天梯上那些年化400+的策略也是使用stockranker吗?


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更新时间:2022-09-18 13:23

机器学习应用于底部反转策略的表现

问题

《机器学习应用于底部反转策略的表现》

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.3

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策略源码

详见上述链接

更新时间:2022-09-17 09:59

想学习算法交易的工程师们,机会来啦~

作为量化交易的一个重要组成部分,算法交易在欧美已经成为基金业的主流。在2009年,美国90%的投资经理在建立投资组合时至少使用一次算法交易,在英国使用算法交易的基金经理比例达77%。而在中国,算法交易的占比相对较低,还有很大的应用普及的空间。

算法交易,是指运用自动化的电脑程式,根据预设的算法,进行自动化的投资和买卖行为。简单来说,就是大额订单在流动性相对较差的时候,会对市场的成交价格带来不可忽视的冲击,从而使订单最终的成交价格低于交易员的执行价格。算法交易会基于历史或当前数据,将交易员的大额订单拆成小单,并在合适的时机分散交易,从而达到减小市场摩擦,有效降低交易的冲击成本的目的。

有机构

更新时间:2022-09-07 06:54

非凸智能算法,欢迎了解!

算法交易作为一种程序化交易方式,将交易者和市场有机联系起来。当需要进行交易订单拆细,并在合适时机分别对其进行分散交易,从而降低交易成本来增厚Alpha收益。

非凸科技基于Rust生态打造的高效率、低延迟、高可靠、全内存高频交易平台,满足客户在风控、交易、数据、系统等多方面交易需求。成立以来,已为近百家券商、量化私募等大型金融机构提供了算法交易及执行专业化解决方案。

1.算法策略。策略上,非凸拥有丰富的策略储备。根据不同种类股票和交易风格,设计不同的策略细节参数的及时调优,来保证绩效的良好表现。

2.交易速度。非凸智能算法的计算通信延迟均在纳秒级的优化,充分考虑CPU Cache的优化

更新时间:2022-09-07 06:39

LSTM+CNN深度学习预测股价

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75

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更新时间:2022-09-03 15:06

高频日内研究

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更新时间:2022-09-01 13:17

人工智能:揭秘微软AI量化研究 华泰证券-202201

摘要

揭秘微软亚研院 AI 量化投资研究,展望行业未来发展六大趋势

微软亚研院2017年以来共发表12篇AI量化投资学术研究,其中选股主题超过半数,其他涉及风险模型、算法交易、数据增强、时间序列预测、基础架构等话题。这些研究的突出特点是前沿和务实,具有较高参考价值。前沿是指使用的AI技术,大量运用近年来热门的图神经网络、注意力机制,并灵活应用最优传输、自步学习、知识蒸馏、解耦表征等工具;务实是指解决的具体问题,如“AI模型如何应对市场规律变化”,“如何引导模型学习罕见本”,“如何充分挖掘事件、舆情蕴藏的信息”等,这些都是业界实践中会遇到、接地气的问题。我们透过微软AI量化研究

更新时间:2022-08-31 09:47

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