风险管理
从金融视角来看，风险管理是企业持续发展和稳健运营的核心要素。它涉及识别、评估、监控和控制潜在的风险，以便将不良影响最小化，并促进企业在不断变化的经济环境中保持弹性。有效的风险管理策略不仅有助于保护资产和减少损失，还能增强投资者的信心，维持公司声誉。为了确保这一流程的实施，金融机构通常采用先进的风险测量模型和技术，以及严格的内部政策和程序。这样的方法使机构能够预测潜在威胁，迅速应对突发事件，并在机会与风险之间找到适当的平衡，从而实现可持续增长和盈利。
日内通道突破期货分钟策略
更新时间：2022-03-09 15:19
可视化策略-AI选股
更新时间：2022-03-04 06:37
稳定收益
更新时间：2022-03-02 06:13
自定义数据进行因子分析demo
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更新时间：2022-02-25 06:08
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
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.
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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
信息图：前沿市场的竞争优势（Schroders）
前沿市场包括一些世界上最令人兴奋的投资机会。我们强调前沿市场提供的多样化竞争优势。
发布时间
2021 年 12 月 9 日
原图
更新时间：2021-12-13 08:32
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
跟着李沐学AI—GNN论文精读 【含研报及视频】
研报标题：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
发布时间：2021年
作者：Benjamin Sanchez-Lengeling、Emily Reif、Adam Pearce、Alexander B. Wiltschko
摘要
这篇文章是关于图神经网络的两篇论文之一。看一看理解图上的卷积，了解图像上的卷积如何自然地概括为图上的卷积。
图表无处不在;现实世界中的对象通常是根据它们与其他事物的联系来定义的。一组对象，以及它们之间的联系，很自然地被表示为一个图形。研究人员已经开发了十多年的基于图数据的神经网络(称为图神经网络，或
更新时间：2021-11-30 05:44
用k-近邻回归算法实现A股股票选股
更新时间：2021-11-30 02:54
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
《风从海外来 海外AI量化最新前沿》Deep Alpha 海内外最佳实践探索研讨会文字实录
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
谢谢Big Quant的邀请，今天所有策略的绩效仅作交流的用途展示概念，投资人如果对策略本身有兴趣的话，请在我们网站下载白皮书或是与我们的客户经理联系。
1全球资产管理报告 AUM升高 收
更新时间：2021-09-29 03:51
自动交易如何增加交易利润？
作者：Harry Nicholls编译：caoxiyang
导语
你有没有想过如何使你的交易策略自动化并增加交易利润？在本文中，我们将介绍算法交易的基本知识，好处和风险。准备好开始自动交易吧！
很多技术分析都涉及观察信号指标，然后根据信号进行交易。正如我在之前的文章“一个让优秀交易者高于其他交易者的行为”中所讨论的那样，你应该在你的交易日志中记录下你所有的交易，当你获得更多的经验时，你应
更新时间：2021-08-24 05:46
最具价值的50个机器学习应用[2017年]
作者：Mybridge
翻译：BigQuant
我们比较了2017年全年近2万篇关于机器学习应用的文章，并且从中挑选出50篇最有价值的文章分享给大家。
“在硅谷，招聘一名机器学习工程师或数据科学家正在变得像招聘一名职业运动员一样。 这就是对他的要求”——[纽约时报](https://www.nytimes.com/2017/10/22/technology/artificial-in
更新时间：2021-08-24 05:46
LSTM Networks应用于股票市场之Sequential Model
更新时间：2021-07-30 08:10
基于XGBoost的价值选股策略代码
本代码完整版一共包括三部分：数据、算法、回测交易。 由于该策略与机构有一些合作，我们只放出了数据和算法。希望大家能够理解！
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/5a93201876eb401e998867e0b5106175
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更新时间：2021-07-30 08:09
可视化均线金叉死叉策略
更新时间：2021-07-30 08:05
获取连续下跌股票策略
更新时间：2021-07-30 07:53
用多层感知器-回归算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 07:26
用支持向量机-回归算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 07:26
StockRanker排序
更新时间：2021-07-30 07:26
使用bigexpr表达式引擎开发AI策略
更新时间：2021-07-30 07:26