这本书真心好，作者就是极度追求技术把机器学习方法和量化投资结合起来。...如果做量化投资加机器学习只能看一本书，那么就是这本。 2 Inside the Black Box ? 解释高频交易最清楚的一本书。...国外量化平台 QuantStart 里面出的第一本书，主要讲解如何使用时间序列分析，机器学习和使用 R 和 Python 的贝叶斯统计来实现高级交易策略。...国外量化平台 QuantStart 里面出的第二本书，主要讲解如何使用 Python 中的定制回测引擎 (customized backtesting engine) 找到新的交易策略思路并客观地评估它们...本书的精华是如何系统化的研究交易策略，虽不是高频，但对量化技术描述的很到位。 10 The Guru Investor ?
pandas的IO 量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。...在量化投资中，我们经常会使用截面数据处理和时间序列数据的处理。 所谓的截面数据处理，就是站在某一个交易日，或者某一个时间点，来考察全市场这么多股票的情况。
对于不同的行业，计算用因子分位数选股构建组合得到的平均超额收益；直方图中不同的颜色代表不同的调仓周期 总结性表格对不同调仓周期，以因子值为权重构建多空组合，得到的策略回测结果的统计 本次因子的分析借助优矿量化平台实现
量化投资应该就是在这种背景下提出的，应该说，量化投资就是互联网金融一直在走的一条路。...因为，他需要对互联网工具的深度和复杂应用，我们也可以理解这就是大数据挖掘和云计算的金融应用，并且最终实现的是对投资品种的预算以及计算机的自动套利交易。当然，这种工具也曾经助推过股灾。 ...3.基于互联网技术和金融深度理解的量化投资：我认为未来互联网金融未来最重要的方向还是在量化投资上，技术和金融的深度结合，还是如何利用高效的技术做分析。...虽然量化投资不能解决所有问题，但在一定的时间段内还是能够给金融机构带来相当丰厚的收益。人的作用更多的是如何优化量化投资的逻辑。...我认为量化投资的关键除了数据、技术以外，最关键的就是用什么数据、给什么权重、用什么算法处理，这个算法的更新频率。
量化投资投资之动量反转 微博：@数说工作室网站 微信公众号：数说工作室 那一年，你在我的有效市场里随机游走，不经意间毁灭了我的理性人假设。...从此，维持与你相爱的动量效应，成为我人生唯一的投资策略。 ——送给她 一. 行为金融学 1....在“量化投资之多因子选股模型”中，说到金融市场中，来自市场的平均收益被称为Beta收益，独立于市场的超额收益则为Alpha收益，见图4 ?...图片来源：数说工作室，《量化投资之多因子选股模型》 图4、Alpha收益与Beta收益的名称来源 实际上，一只股票的收益可以拆成Alpha、Beta和残差三个部分： ?...参考资料 丁鹏，《量化投资——策略与技术》，电子工业出版社 数说工作室，《量化投资之多因子选股模型》 联合证券，《依靠强大的Alpha动量战胜市场》 张宇，《我国股市的动量和反转投资策略实证研究》 程石
来自聚宽：莫邪的救赎的精彩之作 博客连接：https://www.joinquant.com/post/425 因为缠论文章都是博客形式，并无很规范的写作...
人生苦短，我用Python！...大家应该都知道，Python的一个应用方向就是——量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下，今天文末也会送出几本...这里，我将通过文字+视频的方式，先给大家分享如何用Python获取A股数据，以及如何用Python进行炒股的仓位控制。...进行量化交易，肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能，需要一定的积分，这就看自己的需求吧。...JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成的量化平台。这里我用joinquant实验了一下 可以看到，通过平台获取数据，还是比较简单的。
扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全 随着人工智能和大数据时代的到来，人工智能与量化交易相结合而衍生出的智能量化交易逐渐成为股票投资的新趋势。...1 量化交易遇上人工智能 1.1 机器学习在量化交易中的应用 量化交易利用计算机技术从历史数据中筛选出高概率事件作为特征因素，制定投资策略以减少投资者情绪波动的影响。...可以参考：一文详解RNN及股票预测实战(Python)！...DDPG算法通过限制权重、分散风险的方式应用于投资组合管理。 1.3 智能量化交易相对于传统量化交易的优势 智能量化交易通过获取更多、更广泛的数据，进行逻辑推演，找出传统量化交易未关注的特征因素。...总结 我们深入了解了人工智能在金融量化投资领域的应用和影响。人工智能技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等，为金融投资带来了前所未有的机会和挑战。
以期货市场为代表的衍生品市场将迎来飞速增长，以量化投资为代表的投资方法也将得到投资者更大的关注。...我想结合量化投资的理念以及国外量化投资的发展和大家分享对中国量化投资发展的几点看法。 1.量化投资的核心是风险的量化管理。 理性的投资者在投资时追求的不只是收益，更重要的是对风险的管理。...在此背景下，量化投资的出现符合市场的需求，采取量化的方式和手段对风险进行评估，是一种严谨透明的投资理念。...在大数据时代背景下，各种针对大数据处理的技术的发展将在量化投资中得到应用，为投资者带来更大的回报。 3.金融创新给期待量化投资的投资者提供了丰富的投资工具。...随着金融投资工具的增加，量化投资将显示出其更大的作用，帮助投资者在更好的风险管控中寻求最佳收益回报。 摘自：来源上海证券报
个人量化投资体系搭建（一） 简介 最近股市波动，不少 厮杀多年的投资人 老韭菜也关灯吃面。 作为一名技术人员利用量化交易来进行投资，才能让自己更理智的面对动荡不安的A股。...如何建立起一个成熟的投资策略，是非常重要的，关键时刻也许可以让我们避免被割。 想建立一个成熟的投资体系，最重要的就是数据和策略。...尽快的调整自己的投资策略。避免被割减少被割的次数。
Harry Zhu，擅长用Python和R进行数据建模、定量研究，目前就职于量子金服（Quantum Financial Service） 欢迎关注个人主页： https://github.com/harryprince...请注意,本文不应该被作为投资建议。本文数据是基于之前观察到的收益来模拟的，和历史上的数据并不太一致。这些技术可以帮助了解如何更好地分配一个投资组合。...第四部分 这节将对投资组合优化系列做一个总结,我们将基于组合优化和测试结果对CAPM市场投资组合构建一个交易策略。 值得重申的是: 我所说不应该被当做投资建议。...这些技术可以帮助了解如何更好地分配一个投资组合。它不应该被当作是唯一的投资决策。如果你正在寻找的建议，还是找一个合格的专家比较好。...组合优化策略 这是我们的投资组合优化策略: 1.每个季度初,用上一季度收益计算市场投资组合。 2.对当前季度使用当前组合。
【量化小讲堂-Python、pandas技巧系列】量化投资中关于复权的处理 作者：邢不行 原文链接： http://bbs.pinggu.org/thread-3924170-1-1.html （本【量化小讲堂...】系列已获作者授权转载，如需转载请与原作者联系） ---- 最近惊讶的发现很多同学对如何在量化投资的实战中如何处理复权、除权等问题，其实不是非常了解，耽误很多事情，所以本文专门来详细的讲一下这个问题。...【复权涨跌幅最重要】 因为以上除权问题的存在，很多研究量化的同学在寻找股票数据的时候，很在意是否能得到复权之后的价格数据。...但是实际上，这0.184元不会全部到投资者的口袋里，而是会扣掉10%的所得税（不同投资者扣得税还不一样），所以投资者得到的分红只有0.184 * (1 - 10%)，那么更加准确的分红方式应该是：(89.00
（PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?...现在生成我们的投资机制，此处假定信号阈值为50： ? 即在1489个交易日中，42日趋势线高于252日趋势线SD个点以上，1232个交易日中，42日趋势线低于252日趋势线SD个点以上。...所以，如果短期趋势线与长期趋势线交叉，它很可能在持续一段时间，即所谓的投资机制。图形如下： ? ? ? 四 至此，测试基于信号投资策略所需的数据都已准备就绪。...为简化，假定投资者可以直接投资于指数或者直接做空指数，现实中要通过指数基金、交易所交易基金或者指数期货完成。这也会造成一些交易成本。因为不打算频繁交易，所以此处忽略交易成本。...根据投资机制，投资者可以选择做空、做多市场指数，或者持币观望。这种简化策略使我们只注意市场收益。当投资者做多时形成市场收益（1），做空时形成负的市场收益（-1），持币时不行成任何市场收益（0）。
Python作为一种多用途的编程语言，在量化分析领域也展现出了强大的应用能力。通过Python，我们可以对金融市场数据进行获取、清洗、分析和可视化，从而进行量化交易、风险管理和投资决策。...Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，成为了量化分析的首选工具之一。2. Python在量化分析中的优势为什么Python成为了量化分析的首选工具？...4.结论Python量化分析在投资中的应用正在成为越来越热门的话题。...通过本文的实例解读，读者可以深入了解Python在量化分析中的应用原理和实践方法，从而在实际投资中运用Python进行数据分析、模型构建和交易决策，提高投资效率和风险控制能力。...在未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，Python量化分析将会变得更加智能和高效，成为投资领域中不可或缺的重要工具。
其实那个时候我也不知道什么叫量化投资，只是不自觉的采用了这种方法，后来看了网上的介绍和书后才知道是“量化投资”的方法。一直到今天我的投资理念和风格都没发生过大的变化。...【投研体系】“量化老兵投资体系三大支柱” 问：您这些年一直是做量化投资的，能否讲讲您的量化投资体系？ 持有封基：我入市整整十年，一直是量化投资。基本面、技术面，只要能吃饱的都是一碗好面。...这些看似和量化投资关系不大的思想理念，其实是非常非常重要的，绝大部分投资者缺的不是量化投资，也不是价值投资和趋势投资，而是这些更高层面的东西，有了这些指导思想才能在中国A股中拿了一把量化小手枪，在充斥着大刀长矛的江湖上浪迹天涯...“做好量化投资：有数学天赋很重要” 问：你做量化差不多十年了，在您看来要做好量化投资，需要做些什么准备？ 持有封基：除了热爱投资，还需要热爱数学，热爱量化，这是最根本的。...持有封基：作为一个量化投资者，第一本书当然是丁鹏博士的《量化投资》，这本书我反复看了至少三遍都不止，说实在我到今天也没有全部看懂，有人对丁鹏的《量化投资》评价不高，可能是原创的比较少，但对我一个非专业的门外汉
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构建专属的量化分析平台。...零延迟指数移动平均线 ZLEMA addZLEMA 参考资料 quantmod官方文档 GitHub地址：https：//github.com/harryprince Harry Zhu，擅长用Python
随着再度升级的AlphaGo战胜了柯洁大魔王，最近很多金融媒体又在热烈的讨论将人工智能运用到量化投资领域，小密圈和QQ群里也有很多朋友对此很好奇。...其实在80年代的时候，华尔街就已经将人工智能技术运用到投资上去了。最新技术第一应用场景肯定是金融投资领域。 最近一直在思考， 怎么才能给没有任何基础的人，深入浅出的讲解清楚人工智能？...在6月8日的时候，我做了一次直播《浅谈机器学习和量化投资》，主要聊了以下内容： 机器学习可以做什么？ 机器学习如何解决量化投资问题？
前言 本文主要讲了一种基于深度学习的股票投资组合构建和收益率预测方法。...具体来说，本文提出了一种新方法来提取股票收益率与市场因素之间的残差部分（Residual Factors），并利用这些信息来构建投资组合和预测股票收益率的分布信息。...在本文中，我们使用Distributional Prediction来预测股票收益率的分布信息，并利用现代投资组合理论提供的最优投资组合标准来构建投资组合。...通过与其他基准方法进行比较，包括传统投资组合理论和现代深度学习方法，我们证明了我们提出的方法可以显著提高投资组合的收益率和风险控制能力。...通过与这些基准方法进行比较，我们证明了我们提出的方法可以显著提高投资组合的收益率和风险控制能力。
在这种情况下，我们将面临失去多元化的问题，这是量化投资中最重要的一点之一。...我们认为，这是一个非常适合机器学习在量化投资中的应用的解决方案，在量化投资中，数据的质量和数量相对低于行业，我们无法找到一个明确的规律来全面描述市场中的行动。...模型复杂性的牺牲将通过量化投资的多样化得到补偿。...Transfomer在量化投资中的案例 案例1：趋势跟踪策略（单步预测） 我们首先看一个单步预测的案例。...这将为一个新的研究领域打开大门，以捕捉财务数据中更复杂的关系，并改进量化投资策略。
滑动均值和标准差 为了更好利用向量化来加速，滑动窗口使用np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(x, win)提取，它会返回所有x[i]开头并且长度为win的数组的数组...for i in range(1, len(y)): y[i] = y[i] * alpha + y[i - 1] * (1 - alpha) return y 原始公式是递归的，需要改成通项才能向量化...** (t + 1) * init y[t] = Σ(corr[i] * x(t-i); i: 0 -> t) + supl[t] y = conv(corr, x) + supl 这就完成了向量化
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