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。

文章结构

第 1 部分：简单的学术

第 2 部分：简单的行业内价值组合

第 3 部分：与我们将要到达的地⽅⼀样现实

概括

附录

英文原文

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更新时间：2022-08-31 07:49

机器学习发展历程与量化投资的展望 20220805-东北证券

摘要

1.1.人工智能正当时1956年，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的概念在计算机达特茅斯会议上被提出。AI赋予机器像人一样思考，并做出反应的能力。它的本质是通过研究人类活动的规律，构造具有一定智能的人工系统来模拟人类的某些思维过程和智能行为，去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。

如今，大数据、GPU和复杂算法的出现与进步，大大加速了人工智能的发展。2016年，由DeepMind开发的AlphaGo以4：1战胜了韩国棋手李世石，让人工智能备受关注，掀起了人工智能的浪潮。这一新兴学科凭借其广阔的发展前景吸引了众多研究者，目前已经在计算机视觉、自然语

更新时间：2022-08-31 07:02

利率债收益预测框架——大类资产定价系列之二

20200514-国盛证券-量化专题报告：利率债收益预测框架——大类资产定价

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更新时间：2022-08-31 06:09

摘要

文献来源：Chow, Tzee-Man, Feifei Li, and Yoseop Shim. "Smart beta multifactor construction methodology: Mixing versus integrating." The Journal of Index Investing 8.4 (2018): 47-60.

推荐原因：我们的研究主要集中在一个实际问题上，这个问题在此之前关注度较低：市场参与者如何在权衡后选择采用不同方法构建的多因子投资组合作为投资工具。具体来说，我们研究和比较了两种不同的方法。第一种方法（以下称为整合法），是在

更新时间：2022-08-31 06:05

金工因子跟踪周报：3月波动率、换手率因子表现良好-华泰证券-20200406

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更新时间：2022-08-31 01:44

报告摘要

推荐文献一：The lead–lag relationship between stock index and stock index futures: A thermal optimal path method【2018】

报告摘要

推荐文献一：Can the Market Multiply and Divide?Non-Proportional Thinking in Financial Markets【2018】

摘要

文献来源：Dopfel, Frederick E., and Ashley Lester. "Optimal blending of smart beta and multifactor portfolios." The Journal of Portfolio Management 44.4 (2018): 93-105. 推荐原因：随着机构投资者增加对smart beta基金的配置，以及多因子投资方法带来的复杂性提升，投资者们需要一个smart beta产品组合的配置指引。在设计一个多样化和高效的投资组合时，需考虑到因子的偶发性敞口和特殊敞口。因此，本文开发了一个标准框架，以

更新时间：2022-08-30 09:45

股票及量化投资书籍分享

「股票及量化投资书籍分享」https://www.aliyundrive.com/s/4kajoeM7ock 点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP 下载。

更新时间：2022-07-31 10:31

机器学习及其在金融市场中的应用申万宏源_20180621

摘要

机器学习已广泛应用于各个前沿领域
机器学习在金融市场中的应用举例 1.Lasso回归与商品期货价格预测

2.使用决策树模型预测财务造假

3.逻辑回归与债务违约预警

4.集成学习在多因子选股中的应用
机器学习应用于金融市场的局限

正文

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更新时间：2022-07-30 01:18

看得懂，可联络。

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更新时间：2022-07-29 07:58

人工智能43：因子观点融入机器学习

摘要

本文构建了可融入因子观点的随机森林模型，提升了随机森林的灵活性

相比线性模型，机器学习模型的复杂程度大幅提升，模型对于历史数据的拟合能力变强，但灵活性下降。在动态演化的金融市场中，机器学习的这些特性使其备受挑战。为了提升模型的灵活性，我们改进了sklearn的随机森林模型，可指定优先分裂的因子来分裂决策树，从而人为增大优先因子的重要性。最后，我们以价值、成长、质量为优先分裂因子分别训练模型，构建了中证800价值、中证800成长、中证800质量三个组合，该测试能为构建结合机器学习的SmartBeta策略提供一种思路

**面对量化投资中的挑战，如何提升机器学习的灵活性值得

更新时间：2022-07-29 05:24