金融市场
金融市场是全球经济活动的核心，它是一个复杂的系统，通过无数种交易和活动，将全球的投资者、企业、政府和其他实体紧密地联系在一起。金融市场主要的功能是促进资金的有效流动和使用，提供了资金需求和供应之间的桥梁。它允许投资者通过股票、债券、期货、期权和其他金融工具进行投资，从而为企业和政府提供必要的资金。 金融市场具有高度的流动性和透明度，使得参与者能够迅速、准确地了解市场情况和资产价格的变化。它的效率和健全性直接影响着整个经济系统的稳定和增长。此外，金融市场也是评估经济风险和决定资本成本的关键场所。 然而，金融市场也充满了风险和挑战。市场波动、信息不对称、信用风险等问题都可能对投资者和市场整体造成损失。因此，有效的监管和风险管理对于维护金融市场的健康和稳定至关重要。 总的来说，金融市场是现代经济的心脏，它通过促进资本的流动和分配，推动着全球的经济增长和发展。
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更新时间：2024-05-20 02:37
什么是量化投资？
导语
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。
什么是量化投资？
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：2024-05-20 02:24
用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股
更新
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更新时间：2024-05-20 02:15
利用机器学习对冲风险
更新时间：2024-05-20 02:09
算法交易的主要类型与策略分析
前言
算法交易起源于上世纪中叶的配对交易
历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。
配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。
随着计算机的广泛普及，华尔街各大
更新时间：2024-05-20 02:09
从均值方差到有效前沿（代码）
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 02:09
神经网络交易算法
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 01:02
利用深度学习技术预测股票价格
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更新时间：2024-05-17 10:28
基于协整的配对交易
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更新时间：2024-05-17 09:23
AI选股策略_概念过滤
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更新时间：2024-05-17 07:50
遗传算法优化MACD指标
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更新时间：2024-05-17 07:08
深度学习量化交易模型
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更新时间：2024-05-17 03:49
筹码理论的探索-筹码分布计算的实现
更新时间：2024-05-16 06:36
【历史文档】高阶技巧-月度调仓_可视化编程示例
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更新时间：2024-05-16 03:39
【历史文档】策略示例-StockRanker模型结果解读
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更新时间：2024-05-16 01:58
【历史文档】策略示例-基于订单流的高频择时交易策略
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更新时间：2024-05-15 10:40
【历史文档】算子样例
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更新时间：2024-05-15 07:35
【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_ATR
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更新时间：2024-05-15 06:36
【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_自适应均线
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【历史文档】因子高阶使用
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更新时间：2024-05-15 06:02
回测数据的深入分析
导语
本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。
新建一个可视化AI策略
我们先构建一个可视化AI策略，如下所示。
回测结果
回测结果一般指策略运行完毕之后输出的能够综合反映策略效果的综合图表，如下所示：
可以看出，回测结果包括收益概括、交易详情、每日持仓、
更新时间：2024-05-15 02:10
预计算因子
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更新时间：2024-05-15 02:10
简单画出k线及均线
更新时间：2024-05-15 02:10
BigCharts - 量化数据可视化探索和分析
BigCharts 介绍
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。
快速入门
- import bigcharts
- bigchart.Line(…) 构建图表
- .render() 显示图表
- 传入 DAI SQL 作为数据源
import bigcharts
bigcharts.Line("SELECT date, close FROM cn更新时间：2024-04-27 15:36
Dai读取高频因子构建一个简单的多因子策略
更新时间：2024-04-26 01:17