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量化论文不可复现是人品问题，赚不赚钱不是评价它的标准！
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量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号撰写 QIML观点 学术论文，研究报告，纵观其有各种各样的问题。作为Quant，对这些原材料的甄别、提炼及加工，本身就是工作的一部分。 研究需要有主线，策略需要有逻辑，沿着这条主线及逻辑，在不同的（甚至是不同领域的）论文去吸收新颖的方法及技巧，整合到
量化投资与机器学习微信公众号
2022-06-16
803
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基于情绪因子的CTA截面策略
腾讯云测试服务
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：John Hua FANa、Sebastian BINNEWIESb、Sanuri De SILVAa 前言 本文主要研究了情绪因子在商品期货截面策略的应用。文章发现，情绪变化较大的商品的表现比情绪变化较小的商品要好。虽然情绪乐观/悲观的程度也很重要，但与情绪的变化相
量化投资与机器学习微信公众号
2022-06-16
1.2K
0
Hudson River Trading：如何正确看待Machine Learning学术论文
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量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 在HRT，做好工作意味着不断学习和提高。作为不断学习的一部分，HRT的研究员也持续关注学术研究——无论是为了跟上他们研究领域的最新发展，还是为了学习对我们工作有用的进展。我们经常被问到，阅读和应用最新成果是否是我
量化投资与机器学习微信公众号
2022-06-02
706
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320+个因子已更新！
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量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 我们在去年7月份的文章中提到，美联储高级经济学家Andrew Chen及科隆大学教授Tom Zimmermann一篇工作论文《Open Source Cross-Sectional Asset Pricing》中
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2022-04-01
782
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收藏级！A股动态多因子模型实践
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量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者
量化投资与机器学习微信公众号
2022-03-03
1.3K
0
因子模型与机器学习：近期值得细读的论文
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量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
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2021-11-15
595
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波动率目标策略，没有想象的那么简单！
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量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号今年全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。
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2021-08-25
2.1K
0
价值因子的改进：结合动量的思想
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价值投资一直是投资策略的重要基石之一。现代投资之父，Benjamin Graham，也是价值投资的重要倡导者。在量化投资领域，Fama-French三因子模型中的HML因子，也是学术界及业界用来度量价值股票表现的公认基准。他们的研究表明，价值股票表明要持续优于成长股这种我们称为“价值异象”的现象持续了很长时间。在他们的研究中，用book-to-market（B/M）比率作为衡量公司价值的指标，B/M高的公司被认为是有价值的公司。
量化投资与机器学习微信公众号
2021-07-29
760
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RFS7月特刊：Big Data in Finance（附下载）
机器学习
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近期，The Review of Financial Studies发布了7月刊，本期期刊是针对金融大数据（Big Data in Finance）的特刊，精选了多篇金融行业应用大数据及机器学习的专业论文，涉及多方面的应用，从机器学习在董事选举中的应用到市场微观结构的研究。其中与量化投资相关的文章超过了半数以上，详细的论文列表如下：
量化投资与机器学习微信公众号
2021-07-07
646
1
市场波动加剧：动量策略参数是否应该更敏感？
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前几日，《Systematic Trading》的作者，在其博客中探讨了这样一个问题，当市场波动加剧时是否应该调整动量策略的参数（从长周期到短周期）？
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2021-04-16
633
0
JPMorgan最新报告解读：A股新闻情绪指数策略（附下载）
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7月下旬，J.P. Morgan（摩根大通）就基于关A股情绪写了一篇相关的研究报告（这里下载报告）。今天，公众号刚刚拿到了JPMorgan最新撰写的一篇基于A股情绪的量化报告。相对于上一篇来说，本篇报告不仅基于新闻分析数据构建了市场维度的情绪指数，还基于该情绪指数发出的交易信号进行了一系列测试。
量化投资与机器学习微信公众号
2020-12-08
1.2K
0
Man Group：一个高性能、低延迟的交易、执行系统如何建立？
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tcp/ip
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java
由于外汇交易的特点，其对于我们交易系统的低延迟运行至关重要。银行源源不断地向我们提供报价，然后我们对报价进行比较，以选择最优的价格进行交易。因此，实时接收报价是很重要的。此外，有利的报价会很快消失，所以我们需要在这块提升系统的迅速。
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2020-11-25
1.6K
0
JPMorgan最新报告解读：基于NLP的A股交易策略（附下载）
爬虫
对象存储
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今天，公众号刚刚通过ChinaScope（数库）拿到了J.P. Morgan（摩根大通）关于中国A股市场的量化研究报告：
量化投资与机器学习微信公众号
2020-09-26
1.7K
0
机器学习与情绪交易（附代码）
机器学习
深度学习
人工智能
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编程算法
如果一个结合了不同情绪信号的机器学习模型可以创建一种有利可图的策略会是怎么样呢？
量化投资与机器学习微信公众号
2020-09-03
1.5K
0
AI的思考
http
https
网络安全
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从事深度学习的人数比以往任何时候都要多。在过去几年中，Journal和arXiv提交的内容增加了约5倍。如果你考虑的是未以学术论文形式发表其结果的从业者，从事与AI相关的工作的人数可能会增加10-25倍。这是我们不久前对arXiv订阅进行的简要分析：
量化投资与机器学习微信公众号
2020-07-08
367
0
如何识别损坏的Tick数据，今天教你来修复！
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unix
Tick数据是市场微观结构分析中最有用的数据。可是，Tick数据也是最容易受数据损坏影响，因此在用于任何形式的分析之前必须要进行清洗和调整。
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2020-05-14
1.9K
0
波动率预测：基于CNN的图像识别策略（附代码）
机器学习
深度学习
人工智能
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线性回归
金融市场主要处理时间序列方面的问题，围绕时间序列预测有大量的算法和工具。 今天，我们使用CNN来基于回归进行预测，并与其他一些传统算法进行比较，看看效果如何。
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2020-04-07
4.7K
1
机器学习应用量化投资：『过拟合』终极解决方案！
机器学习
神经网络
深度学习
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近年来，基金经理已开始用基于计算机的统计方法（例如ML）代替或补充经典的统计方法（例如计量经济学）。知名的ML公司包括RenTec，Two Sigma，DE Shaw，TGS，Capital Fund Management等。
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2020-03-04
1.1K
0
用代码说话！机器学习能预测股市吗？
机器学习
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人工智能
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常用的量价技术指标：Chaikin A/D、BBAND、CCI、EMA、MACD、OBV、RSI、SMA和STOCH。
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2020-02-11
2.2K
0
一个都不能少！多行业暴露下行业因子收益研究
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最近，公众号测试了数库的行业分类数据，其基于上市公司的产品收入分项数据，能够更细致的刻画跨行业经营的上市公司的行业属性。基于该行业分类构建风险模型，相对于单一行业分类的体系，有两点优势：首先能明显的提高模型的解释度，其次提纯后的行业纯因子组合之间的相关性明显降低，更有利于在组合优化的过程中控制行业风险的暴露。
量化投资与机器学习微信公众号
2019-12-17
2.3K
0
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