使用机器学习技术对配对交易的最佳再平衡频率进行分类
研究背景
文章从现代投资组合理论出发,强调了通过多样化投资来优化风险和收益的重要性。再平衡(PR)是维持投资组合风险收益特征的关键策略,通过定期调整资产权重来应对市场变化。再平衡的频率(ORF)是一个关键参数,因为它直接影响交易成本和投资组合的灵活性。文章指出,频繁再平衡会增加交易成本,而过
由googleglass创建,最终由googleglass更新于
文章从现代投资组合理论出发,强调了通过多样化投资来优化风险和收益的重要性。再平衡(PR)是维持投资组合风险收益特征的关键策略,通过定期调整资产权重来应对市场变化。再平衡的频率(ORF)是一个关键参数,因为它直接影响交易成本和投资组合的灵活性。文章指出,频繁再平衡会增加交易成本,而过
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当前最领先大模型关于投资、量化与BigQuant的第一性原理的思考。
投资的第一性原理可以归结为在风险与收益的平衡中,通过理性决策实现资源的长期最优配置。收益和风险并非对立,而是同一枚硬币的两面,其本质在于以下几点:
1. *
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dai.DataSource("_56f0fa003b2940c3979986a0f73292aa")
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from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m2", name="initialize")
# 交易引擎:初始化函数,只执行一次
def m2_initialize_bigquant_run(con
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sql = """
select date,instrument,
volume, -- 成交股数
free_float_shares, --自由流通股数
total_assets_lf, --总资产最新一期
total_assets_yoy_lf, --总资产同比
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for instrument in set(context.get_account_positions().keys()):
if (data.current_dt - context.get_position(instrument).last_sal
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from bigmodule import M
def m2_initialize_bigquant_run(context): from bigtrader.finance.comm
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BigQuant 导航
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在机器学习算法里,这个是不需要排序的,那么我把这些因子放到线性模板,做收益对比,在线性模板里给哪个因子排序呢,每一个因子都给他一个score吗
由bqmdug1n创建,最终由bqmdug1n更新于
报错,没有这个模块?怎么处理这种情况?
由freestyle996创建,最终由freestyle996更新于
随着 AI 技术的不断发展,其应用领域得到进一步扩展。同时,基于外汇API、贵金属API、股票API等量化投资凭借其科学、系统的决策方式,在金融领域中扮演着愈发重要的角色。QLib,作为一个专注于量化投资研究的开源项目,就利用了 AI 技术,结合iTick的免费外汇API、股票API数据接口,为广大
由bqpess5i创建,最终由bqpess5i更新于
随着 AI 技术的不断发展,其应用领域得到进一步扩展。同时,基于外汇API、贵金属API、股票API等量化投资凭借其科学、系统的决策方式,在金融领域中扮演着愈发重要的角色。QLib,作为一个专注于量化投资研究的开源项目,就利用了 AI 技术,结合iTick的免费外汇API、股票API数据接口,为广大
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from bigmodule import M
m1 = M.cn_stock_basic_selector.v8( exchanges=["上交所", "深交所"], list_sectors=["
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按提示我获取2024年1月份的数据应该是能获取到的,但是数据是空的
\
由smartian创建,最终由small_q更新于
训练了一个lightgbm的模型,想把模型保存到我的数据,让模拟策略可以调用,可是保存一直不成功
这个函数是不是有问题呢,所有股票得出来的结果是一样的
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2025-03-03 21:25:42 任务运行开始调度 state=trigger event= e4260c5e-5658-40cc-9fe4-36e2c55468c2 ..
2
2025-03-03 21:25:46 任务运行状态更新 state=scheduled event=20250
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