算法交易

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导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址：“[横扫华尔街的数学家](https://bigquant.c

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前言

算法交易起源于上世纪中叶的配对交易

历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。

配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。

随着计算机的广泛普及，华尔街各大

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这几年跟着别的老师学习价值投资，抱着实现自动交易的目的，误打误撞接触了量化这个领域，

发现这个领域的人的都是高人，自己按照价值投资的思路，每年能拿到百分之十左右的利润就很不错了，但量化领域里面的大神都在研究每年60-70%的收益，甚至一个月翻倍…

跟武侠小说里面的藏经阁一样，扫地僧随便丢一本秘籍给你你就能横扫江湖一大半的人了…

从别的平台看到机器学习很厉害，一直没招到入门的方法，编程也不懂，就一直找地方学习，最后来到了big quant，里面资料很多，天天拿到策略改个日期看看回测，学习效果不理想

伟人说过，实践出真知，

想在这里做个计划，一步步去实现自己的想法看看能做到什么程度，

作者：james_1

前言

虫神已经对DeepAlpha进行比较详细的实验：DeepAlpha实践报告。

在这里我分享下DeepAlpha-DNN和CNN的对比：

DNN操作简单, 对算力要求高, 容易得到比较稳定且一致的结果。可能是我对DNN不熟悉, 对我来说, 效果相比传统的机器学习, 提升不是很大，比较难以改进。

小股票池实验

DNN实验结果

逻辑：每日买5股, 次日卖出, 总共持仓10股

为了节省算力, 我把模型进行了一些缩减，如下所示

指标介绍

乖离率指标（Bias）：

所需数据和参数：Bias(close,nDay,threshold )

指标伪码：

MAVAL:=MA(CLOSE,nDay);

BIAS:=100*(CLOSE-MAVAL)/MAVAL;

指标含义

/wiki/static/upload/21/210c8875-0828-4472-a65c-1ee21ec1bfec.pdf

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BigQuant AI Platform deep learning models（BigQuant AI量化平台深度学习模型库）。

介绍

bigmodels是什么？

bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库，集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。

为什么需要bigmodels？

我们用PyTorch封装了AI量化研究中常用的深度学习模型，包含DNN、1DCNN、LSTM和Transformer等，并持续更新。

平台用户可以用简单的方式调用经过大量实践检验的AI能力，赋能AI量化投资。

import toch
impo

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%%BigQuant_ChatGPT

如何使用ChatGPT，可以用来做什么？

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