高频交易

The Story of Citadel

Citadel纪录片分享！House of Ken Griffin – The Story of Citadel！了解Ken Griffin是如何把Citadel打造成为300亿美元对冲基金！

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Citadel创始人访谈

Citadel城堡投资集团 肯·格里芬 在大卫·鲁宾斯坦访谈 The David Rubenstein Show - Citadel's

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。

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摘要

本文提出了一套宏观风险配置框架，并在大类资产和行业上进行实证分析

本文主要工作如下：1、构建了一套涵盖增长、生活端通胀、生产端通胀、利率、汇率五大风险的宏观因子体系，并进行了因子资产化处理，以满足高频、低时延、可交易的需求；2、提出了一套宏观风险配置框架，能够将投资者对于宏观环境的预测观点通过定量化的手段落地到投资实践中，使得投资组合既能适配特定宏观环境，又能达到较优的风险收益特征；3、测试宏观风险配置模型在大类资产和行业层面的表现。实证结果表明，本文提出的宏观风险配置模型能够为投资者提供定量化、动态化、及时性、普适性的宏观风险配置工具，并且大类资产上的表现要优于行业上

如果说量化投资是投资领域的皇冠，高频交易无疑是这顶皇冠上的明珠。

2014年3月11日，美国高频交易公司VirtuFinancial向美国证券交易委员会(SEC)提交首次公开募股(IPO)申请文件。数据显示该公司2013年营收约为6.65亿美元，同比增长8%；净利润为1.82亿美元，同比增长一倍以上。由于实时的风险管理策略和技术，从2009年初到2013年底，在总共1238个交易日里只有1天出现亏损。

高频交易的秘密何在？

**尽管是量化投资的一种，但从策略逻辑而言，高频交易与以趋势投资和系统交易为特征的程序化交易不尽相同。**广义高频交易可能包含的特征有使用超级计算机生

报告要点不同频率级别信息含量不同一般而言，频率越高数据信息含量越高，主要体现在两方面：切片数据细化带来量价波动的信息含量提升；逐步分解的盘面数据对于交易行为辨识度的提高。

区分积极买入与保守买入，构建买入情绪因子积极买入，投资者所下订单主动与盘口卖盘挂单成交；保守买入，投资者所下限价订单挂单等待后续卖单与之成交。根据积极买入与保守买入比建立买入情绪因子。

买入情绪因子呈现优异的选股能力BM因子的平均RankIC为0.0724,回测的2010年1月至2017年2月期间内，原始BM因子、反转中性化、反转市值中性化BM因子的年化超额中证500收益分别为14.53%，13.24%，9.3%

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摘要

2022世界人工智能大会于2022年9月1日至3日在上海举办。世界人工智能大会自2018年以来，已成功举办四届。2022世界人工智能大会由国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院和上海市人民政府共同主办。

作为本届世界人工智能大会承办单位之一，数库科技于9月3日下午举办以“数无疆·智无界”主题分论坛，J.P. Morgan亚太地区量化策略负责人Robert Smith先生发表了题为*《Big Data and AI Strategies：AI for Investing》*的主题演讲，Robert Smith分别

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正文

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摘要

1.1.人工智能正当时1956年，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的概念在计算机达特茅斯会议上被提出。AI赋予机器像人一样思考，并做出反应的能力。它的本质是通过研究人类活动的规律，构造具有一定智能的人工系统来模拟人类的某些思维过程和智能行为，去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。

如今，大数据、GPU和复杂算法的出现与进步，大大加速了人工智能的发展。2016年，由DeepMind开发的AlphaGo以4：1战胜了韩国棋手李世石，让人工智能备受关注，掀起了人工智能的浪潮。这一新兴学科凭借其广阔的发展前景吸引了众多研究者，目前已经在计算机视觉、自然语

摘要

机器学习系列报告

本系列报告试图系统全面性的介绍各种不同的机器学习方法，并且结合具体的在投资研究领域应用实例、交易策略及code示例，说明其应用情景和实现方法。机器学习的方法可以分为以下几类：监督学习、无监督学习、深度学习及其他机器学习方法（例如强化学习），对应到具体的模型上数量则更是繁多，目前大部分机器学习模型并未广泛的应用在投研领域，因此本系列主要偏重于在投研领域有应用潜力的模型及方法。此篇将以介绍监督学习方法为主

监督学习模型之回归类模型及其应用

与普通线性回归不同，监督学习中的惩罚回归模型和非参数回归，可以分别用于处理输入变量中存在大量线性相关性关系

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涉及国内主要品种的不同的频率的回测与交易

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摘要

雪球的投资本质

①投资人与券商充当的角色

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

作者：liuhooly

前言

首先感谢平台给了和众位大神一起学习和实践DNN的机会，我应该是这次里面经验比较浅的，因为一直以来使用的都是

StockRanker，因此本文的使用体验上会有一定的两种学习方法的对比理解。不一定准确，大家参考即可。

策略构建

标注

因为是高频轮仓，所以主要是用的第二日收盘价与第一日开盘价的比值来做收益标注（shift(close, -2) / shift(open, -1)-1），同时，将所有股票按照100个区间进行标注区分。其实再过往经验中，该方法不一定是最好的，因为有出现过使用第3日或第5日收盘价反而表现更好，但是这点为什么无法解

均线突破策略-Tick

策略思想

• 本策略是基于tick数据的高频日内交易策略。策略每tick触发一次，根据tick数据合并成分钟K线数据，然后计算分钟K线的20均线值，若当前tick价格上穿均线，则买开；反之，则卖开。每日交易次数小于2次，14：30分后不再建仓，尾盘阶段平掉所有仓位。

策略构建步骤

确定股票池和回测时间

通过证券代码列表输入回测的起止日期

确定买卖原则

计算分钟K线的20均线值，若当前tick价格上穿均线，则买开；反之，则卖开。

回测

• 通过 trade 模块中的初始化函数定义交易手续费和滑点；
• 通过 tr

问题

高频回测模块择时策略

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视频

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策略源码

8月19日Meetup策略模板：

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导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

20210624 Meetup 策略案例

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