金融市场
金融市场是全球经济活动的核心，它是一个复杂的系统，通过无数种交易和活动，将全球的投资者、企业、政府和其他实体紧密地联系在一起。金融市场主要的功能是促进资金的有效流动和使用，提供了资金需求和供应之间的桥梁。它允许投资者通过股票、债券、期货、期权和其他金融工具进行投资，从而为企业和政府提供必要的资金。 金融市场具有高度的流动性和透明度，使得参与者能够迅速、准确地了解市场情况和资产价格的变化。它的效率和健全性直接影响着整个经济系统的稳定和增长。此外，金融市场也是评估经济风险和决定资本成本的关键场所。 然而，金融市场也充满了风险和挑战。市场波动、信息不对称、信用风险等问题都可能对投资者和市场整体造成损失。因此，有效的监管和风险管理对于维护金融市场的健康和稳定至关重要。 总的来说，金融市场是现代经济的心脏，它通过促进资本的流动和分配，推动着全球的经济增长和发展。
生成对抗网络：用于金融交易策略、和组合优化
Generative Adversarial Networks for Financial Trading Strategies Fine-tuning and Combination
作者：Adriano Koshiyama, et al.
出处：Quantitative Finance, 2020-09-01
摘要
系统交易策略是分配资产以优化特定绩效的算法程序。为了在竞争激烈的环境中获得优势，分析师需要适当地微调策略，或者发掘如何通过创造新的alpha以组合弱信号。已经有多种方法对微调和组合这两个方面进行了广泛研究，但是新兴技术，例如生成对抗网络，也会对这些方面产生
更新时间：2023-06-13 06:53
230607 花隐林间
更新时间：2023-06-11 13:36
DeepAlpha短周期因子系列研究之：StockRanker在量化选股中的应用
引言
在BigQuant平台(www.bigquant.com)上线的第一天，我们从互联网搜索引擎领域借鉴了PageRank算法引入到金融市场，提出了StockRanker算法，5年时间悄然过去，时间证明了StockRanker算法在金融量化选股领域的有效性。 今天，我们对DeepAlpha-StockRanker进行简单介绍。
什么是DeepAlpha
Alpha在金融市场有特定含义，表示跑赢市场的超越收益，Deep借用深度学习（Deep Learning）“深度”一词，因此DeepAlpha指通过人工智能深度学习的
更新时间：2023-06-07 08:37
重要通知
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更新时间：2023-06-03 05:45
2023.5-直播代码-惊恐收益因子研究
更新时间：2023-05-31 07:19
AI量化策略中如何选择合适的因子
问题
AI量化策略中如何选择合适的因子
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1J24y1f7mJ/?spm_id_from=333.999.0.0
PPT
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更新时间：2023-05-06 07:23
QuantChat-小白如何学习量化投资
• 点击新建对话，创建一个新对话
• 点击输入框，开始与QuantChat交流
• 您可以直接输入以下对话
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更新时间：2023-05-04 02:33
BigQuant的ChatGPT怎么使用？
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更新时间：2023-05-04 02:23
ChatGPT
%%BigQuant_ChatGPT
更新时间：2023-05-04 02:21
滚动训练不成功，ix属性问题
更新时间：2023-04-28 09:53
期货return因子提取不了
更新时间：2023-04-11 07:37
如何高效、优雅地进行高频策略回测？
今天与大家探讨高频策略的回测框架。高频策略的研发，有两个显著的特点： 一是数据量大，与日频相比，分钟频率就是百倍的数据量， 到秒级别更达到上千倍的差异。 二是对交易细节敏感，回测系统要尽可能去模拟真实交易的情形，甚至要比真实交易更严格，这样研发出来的高频策略才有实盘的价值。所以高频策略要考虑的细节很多，决策时间点，成交价，手续费，流动性等。细节考虑的不到位，策略回测和实盘交易就会差异很大，降低策略研发的价值和效率。 如何在大数据量前提下，尽可能的将细节考虑到位，就是高频策略回测系统的挑战，也就是严谨和高效的权衡。
下面和大家一起构建一个秒级别的策略回测框架。 一般来说，回测框架会包含以下几个
更新时间：2023-04-10 09:18
行业轮动量化策略【源码】
更新时间：2023-03-19 04:32
龙头战法实盘+AI-量化大赛NO.3-中证150增强[策略分享]
谢谢小Q， 感谢BQ。四周年快乐\~
昨天收到了小Q寄来的礼物，好开心啊，双11不用我自己去买了。。。。一如既往的清新风。我已经猜到了，上一年是保温杯，今年是茶壶，下一年可不可以送包枸杞 ，更新时间：2023-03-07 12:00
帮我写一篇作文
欢乐过兔年
%%BigQuant_ChatGPT
帮我写一篇作文
更新时间：2023-02-10 06:38
帮我写一份简历
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更新时间：2023-02-10 06:37
BigQuant_ChatGPT
你好
更新时间：2023-02-10 06:37
如何推八字
如何推八字
更新时间：2023-02-07 10:55
入坑量化一年总结贴
自我介绍
策略盈亏
在介绍自己之前，先看一下入坑一年写的一些策略吧，毕竟在这里策略的效果比名字有用。
![{w:60}](/wiki/api/attachments.redirect?id=6203646c-9158-4faa-b266-374923
更新时间：2023-01-19 12:54
BigQuant支持数字货币的回测吗
我自己研究了半天，发现回测模块并不支持自己导入回测数据，想请教一下如果想做数字货币的回测应该怎么做？
更新时间：2022-12-20 14:20
板块因子和上市时间策略
更新时间：2022-11-20 03:34
筹码理论的探索-筹码分布计算的实现
更新时间：2022-11-20 03:34
用传统框架测试机器学习-GBDT算法
更新时间：2022-11-20 03:34
优秀开发者分享
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更新时间：2022-11-03 08:32
低频量化策略的胜负博弈 华泰证券-20220624
摘要
量化策略都在捕捉市场规律，低频策略应当重视收益来源和逻辑支撑
所有量化模型都在试图捕捉市场的规律，在训练模型的过程中，不可避免需要去拟合样本内的一些场景。规律是金融市场客观存在的，还是从样本数据挖掘所得到的，是所有量化模型都需要直面的问题。高频策略和低频策略的不同特征使得策略评价层面存在差异，低频策略的有效性评判所需时间更长、难度也更大，甚至每一次投资决策的结果都可能是胜负的关键。因此低频策略的收益来源和逻辑支撑显得尤为重要。常见的低频择时策略可能在匹配资产背后的特定频谱，或存在大级别行情贡献了短期收益。
高频与低频策略的天然差异导致策略有效性评判层面有不同的考量
更新时间：2022-10-24 10:30