风险管理

从金融视角来看,风险管理是企业持续发展和稳健运营的核心要素。它涉及识别、评估、监控和控制潜在的风险,以便将不良影响最小化,并促进企业在不断变化的经济环境中保持弹性。有效的风险管理策略不仅有助于保护资产和减少损失,还能增强投资者的信心,维持公司声誉。为了确保这一流程的实施,金融机构通常采用先进的风险测量模型和技术,以及严格的内部政策和程序。这样的方法使机构能够预测潜在威胁,迅速应对突发事件,并在机会与风险之间找到适当的平衡,从而实现可持续增长和盈利。

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

策略小测试,增加20日均线向上过滤

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基于大宽可视化的深度学习Hello World!

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策略案例

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更新时间:2024-05-20 06:04

股票等权重设置

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更新时间:2024-05-20 05:58

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

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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对冲策略研究demo示例

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神经网络交易算法

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用StockRanker算法实现A股股票选股

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更新时间:2024-05-20 00:50

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

使用BigQuant平台实现多层感知器-分类算法

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基于协整的配对交易

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AI选股策略_概念过滤

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StockRanker选股+随机森林大盘风控

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标记买卖点

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深度学习量化交易模型

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更新时间:2024-05-17 03:49

小市值策略变形记

适用于AIStudio3.0.0的版本:

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更新时间:2024-05-16 09:15

深入理解协整

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导语

在上一篇文章《初始协整》我们已经对协整有一个直观的认识,本文将进行深入理解协整。

[https://bigquant.com/experimentshare/e9455167fd3449da84b651f16f8b41e6](https://bigquant.com/experimentshar

更新时间:2024-05-16 06:50

基于卷积神经网络的多因子预测

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策略案例

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更新时间:2024-05-16 06:36

筹码理论的探索-筹码分布计算的实现

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更新时间:2024-05-16 06:36

代码策略

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代码策略

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更新时间:2024-05-16 06:36

基金双均线策略

策略案例


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更新时间:2024-05-16 06:36

可视化TALIB指标策略

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更新时间:2024-05-16 06:35

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