\
更新时间:2022-08-25 02:16
「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
因子投资模型增强:基于深度学习来预测基本面数据经过回测发现,如果能够预知未来的基本面数据并构建组合,则能够大幅跑赢传统方式构建的组合。并且,基本面数据之间的关系可能比基本面数据与价格之间的关系具有更高的信噪比。因此,作者根据过去5年的基本面数据训练一个深度神经网络来预测未来的基本面数据,结果表明较之于简单预测(假设未来数据和当前数据一致)模型,神经网络模型在MSE、年化收益、夏普比率等指标都有明显的提升。
消费者的眼睛是雪亮的:消费者评价的投资价值本文探究了消费者的评价是否包含着对投资有价值的信息。利用上买家对产品的评价信息,发现消费者的评价对于选股具有一定的价值。
通过做多异
更新时间:2022-07-27 10:34
1.https://bigquant.com/live/strategy?notebook_id=4ab011f4-c320-11ec-98fa-361fbc3525fa
2.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=80110
3.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=79204
选择最近市场表现比较活跃的股票;
检测股票最近资金流量的变化;
用多因子策略选股;
最近表现比较好
\
更新时间:2022-07-10 14:37
更新时间:2022-05-22 01:17
\
更新时间:2022-05-17 02:56
已解决
更新时间:2022-04-28 06:59
**关子敬:**在我看来海内外最主要的差别是:国内投资人是偏向喜欢直接对股价做预测,而海外直接预估股价比较少,主要做填充模型(imputation model),针对遗失数据做估算,特别是在
更新时间:2022-04-27 01:48
主题:The Impact of AI to Global Asset Managers: The Responses and Adoptions
演讲人:关子敬 先生 Kevin Kwan彭博亚太区量化及数据科学专家
**完整视频观看地址:<https://webcast.roadshowchina.cn/cmeet/NlZBZVhZRGZ6Q1NSRjdrbmJqQjZUQT09
更新时间:2022-04-18 02:08
\
更新时间:2022-04-18 02:07
更新时间:2022-04-11 11:00
更新时间:2022-03-04 06:58
更新时间:2022-03-04 06:37
\
更新时间:2022-02-25 06:08
更新时间:2022-02-21 11:25
End-to-End Risk Budgeting Portfolio Optimization with Neural Networks
A. Sinem Uysal, Xiaoyue Li , and John M. Mulvey
2021年7月9日
投资组合优化一直是金融领域的核心问题,经常与两个步骤:校准参数,然后解决优化问题。然而,两步过程有时会遇到“误差最大化”问题,其中参数估计的不准确转化为不明智的分配决策。在这论文中,我们将预测和优化任务结合在一个单一的前馈神经网络中网络并实施端到端的方法,在那里我们学习
更新时间:2021-12-28 02:40
更新时间:2021-12-14 13:18
更新时间:2021-12-14 13:18
更新时间:2021-12-14 13:08
Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance
Ben Hambly-牛津大学数学研究所
Renyuan Xu-南加州大学工业与系统工程系
Huining Yang
2021 年 12 月 10 日
随着数据量的不断增加,金融行业的快速变化已经彻底改变了解决了数据处理和数据分析技术,带来了新的理论和计算挑战。与经典随机控制理论和其他分析应用相比,解决严重依赖模型假设的财务决策问题的方法,强化学习(RL)的新发展能够充分利用大量减少模型假设的财务数据,并改进复杂
更新时间:2021-12-13 07:43
研报标题:A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
发布时间:2021年
作者:Benjamin Sanchez-Lengeling、Emily Reif、Adam Pearce、Alexander B. Wiltschko
这篇文章是关于图神经网络的两篇论文之一。看一看理解图上的卷积,了解图像上的卷积如何自然地概括为图上的卷积。
图表无处不在;现实世界中的对象通常是根据它们与其他事物的联系来定义的。一组对象,以及它们之间的联系,很自然地被表示为一个图形。研究人员已经开发了十多年的基于图数据的神经网络(称为图神经网络,或
更新时间:2021-11-30 05:44
多因子选股模型的整个投资流程包括alpha模型的构建,风险模型的构建,交易成本模型的构建,投资组合优化过程以及组合业绩的归因分析。从国内市场上已公开的量化模型看,采取的大多是打分法选股或者行业、市值分层构建组合,这种组合构建方式缺乏对风险和alpha的精确控制,最终组合可能偏离预定的投资目标
多因子结构化风险模型(如Barra, Axioma)目前仍然是市场上的主流风险模型。股票收益率的样本协方差矩阵面临的主要问题是:在股票数量N超过时间样本区间T时,协方差矩阵不可逆,并且包含着较大的估计误差,这些都会严重影响到投资组合优化,使得优化器给出错误的权重分配。
根据Ledoit and Wo
更新时间:2021-11-22 07:53
主题:The Impact of AI to Global Asset Managers: The Responses and Adoptions
演讲人:关子敬 先生 Kevin Kwan 彭博亚太区量化及数据科学专家
谢谢Big Quant的邀请,今天所有策略的绩效仅作交流的用途展示概念,投资人如果对策略本身有兴趣的话,请在我们网站下载白皮书或是与我们的客户经理联系。
更新时间:2021-09-29 03:51
更新时间:2021-09-08 03:03
更新时间:2021-07-30 08:12