2/3光速对你我来说可能只是一瞬,但对于高频交易公司来说,可能就是事业的全部。在瞬息万变的市场上,棋先一招常常就在微秒之间。
眨眼 0.4 秒,常被形容快,但有家公司花了 1400 万美元,就为了让自己再快 0.07 毫秒( 0.00007 秒),5700 分之一眨眼的时间。
Jump Trading 公司在全球最大期货交易所芝加哥商品交易所数据中心对面,买了一块 12 万平方米的空地。
买了之后,他们没盖楼炒房,也不是为了风水,就是架微波通信基站,用于第一时间把交易请求传到芝加哥商品交易所。
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更新时间:2025-02-27 02:34
本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。
我们先构建一个可视化AI策略,如下所示。
回测结果一般指策略运行完毕之后输出的能够综合反映策略效果的综合图表,如下所示:
可以看出,回测结果包括收益概括、交易详情、每日持仓、
更新时间:2025-02-27 02:34
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更新时间:2025-02-27 02:34
来源:SSRN 作者:Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien
机器学习是人工智能的一个子领域,它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力,允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来,机器学习技术激增,人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中,已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么,机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢?
1.常见的机器学习算法
机器学习算法主要有三种:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型,将
更新时间:2024-12-11 08:16
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更新时间:2024-06-12 06:06
本文为旧版实现,仅供学习参考。
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《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ,本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》,并将其思想和代码应用在中国股票市场,开发出具有择时功能的监督式机器学习算法,最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在
更新时间:2024-06-12 05:57
本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架,包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果,并提供完整代码,读者可克隆策略,复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路,应用AI来做更好的量化策略研发,把人工智能的能力赋予更多的投资者 (Democratize AI to empower investors)。
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本篇报告构建了一个完整的可复用的 人工智能阿尔法策略框架。
本篇报告用AI对基本面、财务、交易型等 282个因子 做了单因子策略研究和多个维度上的绩效分析,并 **发掘了在短、中、长周期上多个夏普比率超过1.5 、年化收益超过 30
更新时间:2024-06-12 05:53
在2022年7月22日上市交易的中证1000股指期货是2022年的金融市场一件大事,公募私募基金又多了一份对冲工具,指数增强和alpha策略更能施展拳脚。本文介绍如何获取中证1000的代码和行情数据。
https://bigquant.com/experimentshare/c77ca255831943a68ad9baa34f0248a2
如果想获取中证500的代码和行情,只需改下名称就行:
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更新时间:2024-06-07 10:55
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更新时间:2024-06-07 10:55
备注:本策略含有未开放的数据,故克隆之后无法运行。
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更新时间:2024-06-07 10:55
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