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大类资产配置理论研究始于20世纪30年代,传统配置策略包括60/40、等权重投资组合和均值方差模型等。20世纪90年代,为了放宽MPT的假设条件,提高理论在实践中的可行性,以BL、捐赠基金模型、投资组合保险策略、美林时钟等为代表的大类资产配置策略被提出。进入21世纪以后,市场开始用“因子”来解释资产的投资回报,不同因子的开发和基于因子的配置模型逐渐受到市场的关注。随着科技在金融领域的应用,基于MPT、大数据和人工智能的配置模型(智能投顾)正在被广泛使用于个人资产配置上。 未来大数据+机器深度学习或将打破人类认知局限,将我们带入资产配置4.0时代。
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20210624 Meetup 策略案例
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新版数据平
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2020年我们开展了近半年的Meetup,共11场Meetup活动,90个问题,7场专题,持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年,Me
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高频动量策略与主观超短交易
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更新时间:2025-03-23 10:14
金融市场的复杂性、非线性、非平稳性和时间变异性使其成为一个充满挑战的领域。随着技术的进步,AI技术在金融市场中的应用越来越广泛,尤其是在自动化交易、投资、保险和风险管理等领域。AI技术能够通过分析大量数据来提高金融服务的效率、安全性和个性化。然而,金融市场数据的质量、高频数据处理以及经济指数的动态性仍然是AI应用的主要挑战。
研究者采用了系统文献综述(SLR)的方法,分为三个阶段:规划、执行和报告。研究问题(RQs)包括:
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如下午14点50,判断是否涨停,没涨停就卖出 这种
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