高频交易
高频交易是金融市场上的闪电般的交易活动，通过先进的算法和极速的计算机网络，在毫秒甚至微秒级别完成买卖决策，追求微小但稳定的利润。这种交易依赖复杂的数学模型，对市场数据进行实时分析并快速做出反应。由于交易速度极快，高频交易能在极短时间内捕捉到市场上的微小变动并从中获利，但也因其高速和大规模的特性，有时可能加大市场的波动性和系统风险。高频交易在现代金融市场中占据重要地位，既是技术进步的产物，也带来了市场监管和风险管理的新挑战。
Learning a Vector Representation of Time
更新时间：2022-08-31 09:37
量化研究：投资决策的起点 海通证券_20180716_
更新时间：2022-08-31 08:06
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
监督学习的方法介绍及金融领域应用实例-长江证券-20170727
摘要
机器学习系列报告
本系列报告试图系统全面性的介绍各种不同的机器学习方法，并且结合具体的在投资研究领域应用实例、交易策略及code示例，说明其应用情景和实现方法。机器学习的方法可以分为以下几类：监督学习、无监督学习、深度学习及其他机器学习方法（例如强化学习），对应到具体的模型上数量则更是繁多，目前大部分机器学习模型并未广泛的应用在投研领域，因此本系列主要偏重于在投研领域有应用潜力的模型及方法。此篇将以介绍监督学习方法为主
监督学习模型之回归类模型及其应用
与普通线性回归不同，监督学习中的惩罚回归模型和非参数回归，可以分别用于处理输入变量中存在大量线性相关性关系
更新时间：2022-08-31 01:52
因子跟踪(周/月报)
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更新时间：2022-08-31 01:47
基本面量化
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更新时间：2022-08-25 02:16
量化选股
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更新时间：2022-08-25 02:16
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
回测交易
涉及国内主要品种的不同的频率的回测与交易
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更新时间：2022-07-31 01:58
DeepAlpha-DNN对高频双股轮仓策略的应用分析
作者：liuhooly
前言
首先感谢平台给了和众位大神一起学习和实践DNN的机会，我应该是这次里面经验比较浅的，因为一直以来使用的都是
StockRanker，因此本文的使用体验上会有一定的两种学习方法的对比理解。不一定准确，大家参考即可。
策略构建
标注
因为是高频轮仓，所以主要是用的第二日收盘价与第一日开盘价的比值来做收益标注（shift(close, -2) / shift(open, -1)-1），同时，将所有股票按照100个区间进行标注区分。其实再过往经验中，该方法不一定是最好的，因为有出现过使用第3日或第5日收盘价反而表现更好，但是这点为什么无法解
更新时间：2022-06-27 02:56
高质量AI量化策略
更新时间：2022-05-22 01:17
AI量化Meetup
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更新时间：2022-05-17 02:56
问下策略固化
已解决
更新时间：2022-04-28 06:59
Deep Alpha 研讨会-互动问答环节
Q1:现在海内外量化实践有什么代际差吗？海外接下来量化方向除了另类数据应用，还有什么发展潮流？他们对于国内量化市场是怎么判断的？
**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
Deep Alpha 研讨会—《Bloomberg：风从海外来 海外AI量化最新前沿》
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
DeepAlpha研究报告
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更新时间：2022-04-18 02:07
听海外高频交易专家讲解美国的高频交易
更新时间：2022-02-21 09:13
技术进步还是动荡推手：如何监管算法交易和高频交易
更新时间：2022-02-08 03:55
高频交易员：华尔街的速度游戏 PDF
高频交易员：华尔街的速度游戏 / （美）刘易斯著；王飞，王宇西，陈婧译；郑磊校译.
/wiki/static/upload/ec/ec8b1e97-f1c8-47b0-ad80-9d9810ca5945.pdf
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更新时间：2022-02-08 03:50
高频交易策略研究
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更新时间：2022-02-08 03:49
国外高频交易的发展现状及其对我国的启示
摘要
证券市场上的高频交易模式大体上分为四类：订单拆分策略、做市交易策略、定量化交易策略和其他策略。研究发现：（1）高频交易降低了买卖价差，提高了市场流动性，而并没有增加市场波动率，甚至反而可能降低了市场波动率；（2）没有发现高频交易者存在系统性抢单行为（并不排除有特定高频交易者存在此类行为）；（3）学术研究认为高频交易有导致市场风险的可能性，但是事件调查大多认为高频交易不是引发市场风险的罪魁祸首。本文认为，对高频交易的监管应该注重抓住重点区别对待，以维护公平、透明、高效的市场秩序。
作者简介：郭朋，复旦大学管理学院博士，上海期货交易所博士后
近几年来，高频交易（high freq
更新时间：2022-02-08 03:38
怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股
怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股，不是用传统的代码打出来的那种，试过好多次！老是运行的结果错误！
更新时间：2022-01-12 06:18
控制每日仓位的一个例子
更新时间：2021-12-14 13:08
金融强化学习的最新进展
论文原名
Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance
论文作者
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
发布时间
2021 年 12 月 10 日
引言
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
2021全球Quant发展报告：高频交易、薪酬、激励
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全球著名猎头公司 Selby Jennings在最近的一份Quant全球市场报告中，根据其服务的量化对冲基金及自营交易公司的招聘需求，阐述了2021年全球Quant相关的招聘趋势、激励机制及薪酬现状。我们节选部分跟大家分享。
交易执行与高频交易的现状
对于很多头部的高频交易对冲基金来说，2020年是非常不可
更新时间：2021-11-24 08:20