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。
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:2024-04-29 07:42
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)。
价值投资和 趋势投资(技术分析)是引领过去一个世纪的投资方法,随着计算机技术的发展,已有的投资方法和计算机技术相融合,产生了量化投资。
简单来说,量化投资与传统投资方法之间的关系比较类
更新时间:2024-04-29 02:36
BigQuant策略模板库旨在帮助用户快速开始并优化他们的量化投资策略。无论您是初学者还是经验丰富的投资者,我们的策略模板都能提供从简单到复杂的多种投资策略选择。这些模板涵盖了基础策略、中级策略和高级策略。
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更新时间:2024-04-28 02:41
BigCharts是专业的金融市场和量化投资数据可视化探索与分析工具,致力于为用户提供高效、易用、可定制的数据可视化解决方案,提升用户在数据探索、分析和决策过程中的效率与准确性,成为量化投资者和金融分析师的得力助手。
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更新时间:2024-04-27 15:36
在金融投资领域中,因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段,以揭示影响投资回报的基本因素。
因子研究的核心价值在于,它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量,如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影响,因此,对这些因子的深入理解和应用,对于量化投资策略的建立至关重要。
通过量化方法,如统计和数学模型,因子研究可以帮助投资者更好地理解资产的性能和风险,从而优化投资组合,实现风险和回报的平衡。因子研究的结果还可以帮助投资者一定程度上预测未来的市场趋势,从而做出更加科学和
更新时间:2024-04-25 09:53
因子研究平台汇集了平台开发者提交的众多量化因子,其他用户可:访问因子数据、查看因子绩效、生成单因子或多因子策略。
因子看板的入口为:官网上方导航栏— 因子研究
*因子研究平台目前处于内测期,如您在使用过程中遇到任何问题,**请联系客服([点击此处联系客服小Q](https://cdn.bigquant.com
更新时间:2024-03-06 08:54
5大散户亏钱原因详解!总共25条,看看中了多少条!
BigQuant.com是适合散户并以AI人工智能为核心的量化开发平台,为量化投资宽客提供机器学习AI技术、量化金融数据、精准回测、量化因子等,去除人为情感,做到理性投资。
散户通常无法获取与机构投资者相同的信息资源。机构投资者拥有更多的研究资源、更高级的数据分析工具,以及行业内部的信息。这种信息上的差异导致散户投资者在决策时处于不利地位。具体分析:
![散户炒股-信息不对称概念图](https://pic1.zhimg.com/80/v2-c1b685028520f87a660385f4d79e68
更新时间:2024-03-01 09:21
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宏观层面,宏观经济因素对股票市场整体趋势有重要影响,一些主要因素包括:
更新时间:2024-02-22 10:59
量化投资策略是利用数学模型和算法来分析市场并做出投资决策的方法。这些策略可以大致分为几个类型,每种类型都有其特点、适用人群和适用场景。以下是一些主要的量化投资策略类型:
更新时间:2024-01-28 14:35
投资策略的类型多种多样,具体选择取决于投资者的投资目标和风险承受能力,下面介绍几种常见的投资策略类型。这些策略各有特点,适用于不同类型的投资者和市场环境。
更新时间:2024-01-28 14:16
投资策略的优化是一个复杂的过程,旨在提高投资回报、降低风险并适应市场的变化。这通常涉及对现有策略的评估、调整和改进。以下是一些常见优化投资策略的方法和案例:
更新时间:2024-01-28 14:09
基本面量化策略是一种结合了基本面分析和量化分析方法的投资策略。通过对公司的财务报表、行业数据、宏观经济指标等基本面信息的量化分析,来识别被低估或高估的股票。这种策略通常涉及以下几个方面:
更新时间:2024-01-26 08:51
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:
更新时间:2024-01-26 08:13
随着交易数据量越来越大,金融领域的各种应用已经验证了使用人工智能可以更好地进行投资或业务决策,也越来越多人相信人工智能技术在金融领域的应用前景。人工智能提供了一种适用于从个人数据到业务流程的高效数据分析工具。
与此同时,越来越多金融机构开始使用机器学习方法,以期在市场竞争中赢得优势。量化投资机构逐渐抛弃传统的分析方法,转而使用机器学习算法预测市场走势和选择投资组合。
与传统投资方式相比,量化投资方式具有更高效率及准确性。量化投资是一种基于计算机系统而生成的投资策略选择方法,可以对数学模型进行监理,在实现交易理念活动过程中构建更为完善规范的量化投资评价体系。在对模型进行监理的基础上,再对历史
更新时间:2024-01-26 06:37
来源:SSRN 作者:Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien
机器学习是人工智能的一个子领域,它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力,允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来,机器学习技术激增,人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中,已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么,机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢?
1.常见的机器学习算法
机器学习算法主要有三种:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型,将
更新时间:2024-01-26 06:37
当前的股票、期货、债券、期权研究均以因子投资为主流趋势,且势头越发明显。本文所指因子分析是多因子策略、指数增强策略、多空中性策略的基石,其研究好坏直接关系和决定了策略的收益能力(信息比率),常被业内人士所称研究之重中之重,策略之核心所在。
因子分析就是因子研究员每日的基础、必备工作,大概占据了其90%的工作量,他的工作成果直接服务策略研究员,策略研究员不一定知道因子的具体细节,他也没必须不需要
更新时间:2024-01-25 08:19
更新时间:2024-01-12 07:02
如标题
更新时间:2024-01-09 06:13
更新时间:2024-01-09 02:04
这几年跟着别的老师学习价值投资,抱着实现自动交易的目的,误打误撞接触了量化这个领域,
发现这个领域的人的都是高人,自己按照价值投资的思路,每年能拿到百分之十左右的利润就很不错了,但量化领域里面的大神都在研究每年60-70%的收益,甚至一个月翻倍…
跟武侠小说里面的藏经阁一样,扫地僧随便丢一本秘籍给你你就能横扫江湖一大半的人了…
从别的平台看到机器学习很厉害,一直没招到入门的方法,编程也不懂,就一直找地方学习,最后来到了big quant,里面资料很多,天天拿到策略改个日期看看回测,学习效果不理想
伟人说过,实践出真知,
想在这里做个计划,一步步去实现自己的想法看看能做到什么程度,
更新时间:2023-12-29 11:31
如下图,只拿到了全市场3568个数据。
更新时间:2023-12-29 10:57
更新时间:2023-12-29 10:56
DeepAlpha系列报告旨在从基础量价数据中,借鉴深度学习模型,应用于量化投资领域。学习模型包括:全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet,同时报告将引入自然语义识别NLP领域近年热门算法如BERT、Transformer、GPT、XLNet等,尝试构建各类DeepAlpha模型。
本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——XGBoost——对相同的量价因子进行实验,方便与深度学习模型进行对比实践。
XGBoost 是在 Gradient Boosting(梯度提升)框架
更新时间:2023-12-07 06:50
DeepAlpha系列报告旨在从基础量价数据中,借鉴深度学习模型,应用于量化投资领域。学习模型包括:全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet,同时报告将引入自然语义识别NLP领域近年热门算法如BERT、Transformer、GPT、XLNet等,尝试构建各类DeepAlpha模型。
本篇文章通过传统机器学习算法对相同的量价因子进行实验,方便与深度学习模型进行对比。
随机森林属于集成学习的一种,通过集成学习的Bagging思想将多棵树集成的一种算法:它的基本单
更新时间:2023-12-02 14:12
更新时间:2023-11-30 09:54