热门研报

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当深度学习遇上量化交易——因子挖掘篇

摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪

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股票

股票专栏分为如下几类，此处附上定义，方便大家查阅:

因子

该部分包含了市场上各式各样的因子类别（风格因子，量价因子，另类数据构建的alpha因子），因子分析，因子解读等内容。


高频

该部分包含了高频数据低频化的因子应用，高频市场的微观结构，高频量化因子的使用测试，

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多因子模型背后的资产定价理论

摘要

资产定价理论保证了多因子模型和随机折现因子的等价性。实证研究应该在理论指引下展开。

1900 年，法国小伙 Louis Bachelier 在他的博士论文《投机理论》（Théorie de la spéculation）中首次使用布朗运动分析股票和期权的价格（Bachelier

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CAPM 的一小段历史

迟来的认可

对于金融领域的从业者来说，Jack Treynor 这个名字一定不陌生。比如，以他名字命名的 Treynor Ratio 是一个和夏普率类似的衡量收益和波动关系的指标（它和夏普率不同之处在于其分母是 ![β](https://www.zhihu.com/equat

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高频因子在不同周期和域下的表现及影响因素分析-海通-191121

摘要

在前期报告中，我们从交易逻辑出发，使用分钟、tick以及逐笔数据构建了一系列高频因子，在2019年5月发布周报样本外跟踪以来，取得了优异稳定的表现。

在本篇报告中，我们将考察高频因子在不同周期和域下的表现，以及分析影响因子表现的因素。

正文

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初探市场微观结构，指令单薄与指令单流-民生证券-20130904

摘要

一号程序化策略的跟踪情况与现实交易问题汇总

系列报告的前几篇均立足沪深300股指期货的基本面——300只个股的成交明细数据进行研究，并形成较为成熟的股指期货程序化策略一号进行跟踪（6月26日开始），一号策略8月收益率达到8%，这一节将介绍一号策略的具体运行状况，以及交易过程中

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利用交易型alpha捕获低频模型短期收益-天风证券-20190318

摘要

Alpha的时间宽度

Alpha因子有着其适宜的预测时间宽度，由股票短期价量数据衍生而得的交易型alpha指标具有很强的短期收益预测，但其alpha衰减迅速；基本面指标的alpha衰减速率则较为缓慢。因此，月频度等低频alpha策略的选股指标以基本面指标为主，其获取市场上的长

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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。

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