这是旧版的例子, 只能在2.0.0的Aistudio中运行
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更新时间:2024-05-24 11:02
本系列文章为大家介绍了技术分析指标,并且介绍了一些常见的使用技术指标构建的策略
量化投资是通过数学模型和算法对市场数据进行分析和交易决策的投资方法。技术分析(Technical Analysis)是量化投资中的一个重要分支,旨在通过分析历史价格和交易量数据来预测未来的价格走势。技术分析假设所有市场信息都反映在价格中,价格走势有一定的模式和规律,因此可以通过数学方法进行分析和预测。
技术分析通过多种数学方法和指标对市场数据进行分析,帮助投资者识别市场趋势和交易信号。TA-Lib库提供了丰富的技术分析函数,方便投资者进行量化分析和策略开发。掌
更新时间:2024-05-23 06:54
新版本暂无深度学习可视化模块
在阅读了 深度学习的简要介绍后,本文将介绍深度学习DNN模型及其在量化投资领域中的应用。
机器学习作为人工智能的核心,其传统算法在解决很多问题上都表现出了高效性。随着近些年数据处理技术上的进步和计算能力的提升,深度学习得以在很多问题上也大放光彩,成为近一段时间互联网、金融等领域的大热门。
在量化投资领域,机器学习尤其是由统计学延伸的各种算法一直以来都被尝试应用在选股、择时等策略的开发上,随着深度学习在其他领域上的突破,其在自动化交易甚至投资策略的自开发自
更新时间:2024-05-21 07:27
本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明
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更新时间:2024-05-20 10:24
更新时间:2024-05-20 07:21
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预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors
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更新时间:2024-05-20 06:21
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更新时间:2024-05-20 02:30
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)。
价值投资和 趋势投资(技术分析)是引领过去一个世纪的投资方法,随着计算机技术的发展,已有的投资方法和计算机技术相融合,产生了量化投资。
简单来说,量化投资与传统投资方法之间的关系比较类
更新时间:2024-05-20 02:25
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。
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
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更新时间:2024-05-20 02:21
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更新时间:2024-05-20 02:15
本文14323字,阅读约28分钟
导语:本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法,包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案,并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。
1.人工智能量化投资概述
2.人工智能技术简介
3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析
AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型,在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用,力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优,而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero,不仅
更新时间:2024-05-20 02:09
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
更新时间:2024-05-20 02:09
本视频课程包含python、pandas、numpy基础,配合在BigQuant平台上练习,掌握编程基础,读懂代码、编写简单的代码。
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更新时间:2024-05-20 02:09
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更新时间:2024-05-20 01:02
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更新时间:2024-05-20 00:50
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新版数据平
更新时间:2024-05-17 10:24
更新时间:2024-05-17 09:18
我们常用量化投资的方式预测未来可以交易的个股,从而获取最大收益。但能不能反其道而行之,通过量化的形式诊断个股:判断是否可以买入?仓位如何设置最合理?
对于资深投资者来说,可以根据历史交易经验,结合该股的特性及大盘环境,判断在这类情况下股票的胜率及收益如何,以此作为买入决策。
但有个更简单、快速的方法,可以借助量化快速找出股票在大盘环境下历史的收益率和胜率情况,作为买入决策。
本次分享将介绍如何用量化的方式诊断个股,并依据量化分析结果作为买入决策和制定交易计划。
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更新时间:2024-05-17 08:24
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更新时间:2024-05-17 08:23
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更新时间:2024-05-17 07:50
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更新时间:2024-05-17 01:13
事件驱动(Event Driven)属于量化投资之中的一个重要类别,涵盖投资机会广泛。广义上说,市场上任何发生的有可能与股票市场相关的新闻、事件、公告均有可能成为事件驱动的投资机会。 目前我国业界事件驱动策略中包括的常用重大事件有:业绩预告、业绩快报、分红送转、大股东增减持、高管增减持、定向增发、限售股解禁、股权激励、重组并购、ST摘和评级上调等,如下图所示。
可以看出,目前市场经过验证有效的事件已经不少,涵盖了影响股票价格
更新时间:2024-05-16 06:37
更新时间:2024-05-16 06:36