算法交易
算法交易是金融领域的技术革新，它利用高级数学模型和复杂算法来快速、准确地分析和解读市场动态，以制定并执行交易策略。这些算法能够在毫秒级别内对市场数据做出反应，远超人脑的处理速度。算法交易为金融行业提供了一个精细控制风险的途径。包括定点交易、套利交易和趋势跟踪等多元化策略的应用，有效提高了交易的准确性和效率。其背后的智能化系统可24小时不间断地监控市场，捕捉交易机会，大大减轻了人工作业负担，同时，极大地提升了在多变金融市场中的适应能力和盈利能力。更重要的是，由于大部分决策基于预定规则和数据模型，算法交易显著降低了情绪化决策的风险。然而，也需注意到，过度依赖算法可能导致失去对市场直觉的把握，并且在极端市场情况下，算法可能失效，导致不可预见的风险。总体而言，算法交易以其快速、精准和高效的特性，逐渐成为现代金融市场的核心竞争力。
听海外高频交易专家讲解美国的高频交易-海通证券-20190611
摘要
高频交易在美国证券市场中的角色
如果把正在正常交易、买卖力量均衡的市场比喻成一个平静的水面，此时，某个基本面交易员下了一个数量较大的订单，这好比往水中投入了一块石头。那么，不论是订单自身的价格推动力，还是其他投资者做出的反应，都会使市场产生一系列波动，一如水面泛起的层层涟漪。而高频交易则藏匿于其中，于市场的起伏之中寻找获利的机会。
在美国，上市和交易业务是完全分离的
所有的上市证券均可以在任何一家交易所交易。对高频交易商而言，这种碎片化的交易模式提供了很大的获利机会。试想，同一个证券很有可能因为市场流动性或是参与者结构的差异，甚至只是信息传递存在时滞，在不同
更新时间：2024-05-23 06:11
策略中调用其他因子_AI
更新时间：2024-05-21 08:15
小市值策略源码
更新时间：2024-05-20 07:35
多层感知器回归模型案例
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 06:39
强化学习在金融市场中的应用（上）
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更新时间：2024-05-20 06:33
lightgbm多因子选股
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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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[ht
更新时间：2024-05-20 06:21
Python基础入门
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更新时间：2024-05-20 02:30
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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新版数据平
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
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
StockRanker选股+随机森林大盘风控
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更新时间：2024-05-17 07:25
分钟数据获取
策略案例
AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:
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更新时间：2024-05-17 01:13
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
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问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
华泰研报：XGboost实现有序回归
策略源码：
{{membership}}
已经更新到了AIStudio3.0.0版本, 请转移至
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更新时间：2024-05-16 09:16
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
代码策略
更新
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代码策略
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更新时间：2024-05-16 06:36
【历史文档】高阶应用技巧
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更新时间：2024-05-16 03:23
【历史文档】策略回测-回测模块详解
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更新时间：2024-05-16 02:44
【历史文档】策略示例-基金智能策略
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更新时间：2024-05-16 02:32
【历史文档】策略示例-基金传统策略
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更新时间：2024-05-16 02:32