量化投资与机器学习

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神经网络在算法交易上的应用系列——简单时序预测

我们想从零实现只基于深度学习模型的交易系统,对于在研究过程中我们遇到的任何问题(价格预测,交易策略,风险管理)我们都将采用不同类型的人工神经网络(ANNS)来解...

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来,我们告诉你:为什么不该使用LSTM预测股市

近年来,机器学习得到了很大的发展和兴趣,在语音和图像识别方面取得了可喜的成果。本文分析了一种深度学习方法——LSTM在以标普500指数为代表的美国股市中的应用效...

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啥是佩琦?用Python画给你看!

看着爷爷满村子找佩奇,我有点心疼了。为此我想用纯粹的Python来告诉爷爷,啥是佩奇?

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经济学教你:情人节高逼格表白!

今天是情人节。前年七夕时写过如果跟经济学家们谈浪漫,从效用函数到帕累托改进,从规模经济到婚姻溢价。这次希望不用语言,用几张简单的图表跟大家分享,如何用酷酷的经济...

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深入研读:利用Twitter情绪去预测股市

许多经济学家认为股票市场是随机的,因为它受随机事件的支配,有效市场假说和随机游走理论中对此也有所说明。但是这是真的吗?

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【干货】数据科学家的理想简历长啥样?手把手教你!

曾经有人争论过Python或R是否是数据科学的首选语言。显然,市场需求告诉我们Python现在是领导者。同样值得注意的是,R比SAS更少提及。因此,如果你正在考...

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J.P.摩根、UBS、瑞信、汇丰、巴黎银行最新量化/投资报告(附下载)

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独家 | 9位全球顶尖学者,研讨因子投资和Smart Beta

荷兰历史最悠久、规模最大的资管公司Robeco(荷宝)近期发布了一份题为《Exploring the world of factors》的报告。

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如果巴菲特设立对冲基金,会是怎样?

每年2月/3月,巴菲特都会给伯克希尔哈撒韦公司(Berkshire Hathaway)的股东们写一封年度信,详细阐述他对过去、现在和未来的见解和看法。

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Quant面试:反守为攻,如何掌握主动权~

今天,给大家简短带来一个量化面试中的小技巧。整理自WindQuant,后期公众号会推出一篇更详细的文章。

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创新AI算法交易:重新定义Bar、标签和平稳性(附代码)

我们经常采用非常简单的方法来预测金融时间序列:利用整个数据集,使用移动窗口生成X和Y,把它分为历史和样本外数据,训练一些机器学习模型映射X到Y并用多空策略进行回...

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神经网络在算法交易上的应用系列——多元时间序列

之前的文章已经介绍了几种预测时间序列的方法:如何规范化数据,以实值或二进制变量的形式进行预测,以及如何处理高噪声中的过拟合。在上一篇文章中,我们只用了经过一些转...

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神经网络在算法交易上的应用系列——时序预测+回测

本期翻译:LIN | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列:

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验证 | 单纯用LSTM预测股价,结果有多糟(附代码)

尽管预测股价确实是一个老问题,至今仍然没有被解决。事实十分简单:股票的价格由多种因素决定,而股票的历史价格仅仅是众多原因中的一小部分。因此,预测股价走势是一个非...

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最新 | 深度递归LSTM-LRP非线性时变多因子模型(附下载)

本期作者:Kei Nakagawa, Tomoki Ito, Masaya Abe, Kiyoshi Izumi

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用机器学习来预测股价(代码+文档)——2018年iNTUtion决赛大作!

机器学习和深度学习在时间序列数据的预测上具有很高的准确率,在金融机构中获得了广泛的应用。有大量的研究来进一步提升金融数据相关模型的准确率,本文要介绍的Alpha...

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独家 | 搭建入门级高频交易系统(架构细节分享)

在过去的几个月里,我们花费了很多时间构建属于自己的入门级高频交易系统。由于我们将学习机器学习应用金融领域已经很长一段时间了,并试图弄清楚其在现实世界中是如何工作...

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在 R 中估计 GARCH 参数存在问题(基于 rugarch 包)

这是一篇本应早就写完的博客文章。一年前我写了一篇文章,关于在 R 中估计 GARCH(1, 1) 模型参数时遇到的问题。我记录了参数估计的行为(重点是 β ),...

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基于RNN和LSTM的股市预测方法

对许多研究人员和分析师来说,预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上,投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和...

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使用希尔伯特-黄变换(HHT)进行时间序列分析

将非平稳时间序列用经验模态分解(EMD)转为固有特征方程式并且捕获其趋势。可以尝试使用HHT,当然这只是其中的一种方法,并没有像其他方法一样存在数学证明等。

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