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。

自定义模块的使用方法

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策略源码

https://bigquant.com/codeshare/44ce0baf-6d4c-4f9c-9b7b-90ea4b12ab19

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更新时间:2024-06-07 10:55

模型保存读取

7月16日Meetup模板案例:

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/0aae2066f74e475ba198a6f79757c03f

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更新时间:2024-06-07 10:55

三因子线性模型(包含滚动训练)

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https://bigquant.com/codeshare/37d36e41-2184-4342-b581-9561f199eeec

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更新时间:2024-06-07 10:55

参数寻优获得/夏普信息比/最大回撤/胜率-2

8月19日Meetup模板:第二种方式

https://bigquant.com/experimentshare/5e82e63fe5154eb58b69ffa37998d588

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更新时间:2024-06-07 10:55

强有效因子下的线性模型选股策略

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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https://bigquant.com/codeshare/b6e80d6b-f5e0-4778-97cf-77fcadb7b488

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更新时间:2024-06-07 10:55

换手率公式及使用技巧含Python

换手率(Turnover)通常用于描述股票或其他证券在特定时间内的交易活跃程度。金融市场中,换手率可用于衡量股票的流动性,即股票在市场上买卖的频率和容易程度。

BigQuant金融市场数据因子平台以及AI量化策略平台(PC端),验证换手率因子组成的AI量化交易策略。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=83ec82a2-6c14-4425-8bae-05b216f7

更新时间:2024-06-07 10:48

波动率公式及使用技巧

波动率(Volatility)是金融市场中用于衡量资产价格随时间变化的程度。波动率越高,表示资产价格的变动幅度越大,风险也越高。在股票市场中,波动率通常以历史波动率(基于过去的价格变动)或隐含波动率(基于期权定价)来衡量。

BigQuant金融市场历史数据因子平台以及AI量化策略编写平台(PC端),可以验证波动率指标因子组成的量化策略。

![](/wiki/api/attachments.redirect

更新时间:2024-06-07 10:48

量化交易是什么意思

不会代码也可以使用量化工具提升投资效率和收益概率的。

今天简单介绍下量化交易如何快速入门。

量化交易是什么意思

量化交易是一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法,应用范围一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场。它主要依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据,用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素。

量化交易者可以通过使用复杂的数学(包括统计学、概率论、机器学)模型来分析数据和预测市场行为,并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。

![量化交易平台](/wiki/api/attachments.redirect?id=05

更新时间:2024-06-07 10:48

股票量化交易软件是什么意思

量化交易软件是一种专门设计用于执行量化交易策略的软件工具,广泛应用于金融市场。这种软件使投资者能够运用数学和统计方法,自动化地进行交易决策和执行。(tips:文末含所有量化交易软件平台入口及核心工具

概念

量化交易软件基于预设的算法和模型,进行市场分析、决策制定和交易执行。它通常包括数据分析、模型构建、回测、风险管理和自动化交易等功能。量化交易的核心是将投资策略数学化,使交易过程标准化和

更新时间:2024-06-07 10:48

金融交易是什么意思?具体包含哪些

金融交易概念

金融交易是指在金融市场上买卖金融工具的过程,例如股票、债券、衍生品(如期货和期权)、货币以及其他金融资产。这些交易可以在各种平台上进行,包括交易所、场外市场(OTC)和电子交易平台。金融交易的主要目的是为了投资、对冲风险或从市场价格变动中获利。

金融交易

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金融交易类别

一般可以大致分为以下几类:

  1. 股票交易:股票代表了公司的所有权份额。通过买卖股票,投

更新时间:2024-06-07 10:48

AI量化交易是什么意思

**概念定义:**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围:**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场;

**主要原理:**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据,用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素;使用复杂的数学(包括统计学、概率论、机器学)模型来分析数据和预测市场行为,并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。(文末含量化核心资源

核心工具

数据分析

历史数据分析:通过分析历史价格、成交量等数据来预测市场趋势。

实时市场数据:收集实时交易数据,对市场

更新时间:2024-06-07 10:48

聚宽投资 王恒鹏:《量化团队内部协作的实践探索》文字实录

图片4月29日,由华泰证券、宽邦科技、亚马逊云科技、朝阳永续、金融阶等多家市场权威机构联合组织撰写的《2021年中国量化投资白皮书》正式发布,并在深圳举办发布会。聚宽投资合伙人王恒鹏出席会议并作题为《量化团队内部协作的实践探索》的演讲,我们对文字进行实录,以飨读者。 图片

《2021中国量化投资白皮书》(以下简称《白皮书》)谈到:中国量化相比美国差了35年的时间。但实际上过往这四五年,中国量化规模已经发展了10多倍,量化内卷已经形成了很大程度的行业共识,而行业越内卷,机构对人才的重视程度则越高。因此今天我站在团队管理、公司文化和个人职业发展角度,给大家分享一下聚宽这几年的探索和心得。 ![

更新时间:2024-06-07 10:21

数据读取

在AIStudio中编写的策略,不论是可视化版本还是代码版本,使用的数据来源都是BigQuant的DAI数据平台

DAI数据平台由两个部分组成:

  • DAI数据平台的框架是BigQuant自研的分布式高性能数据库,了解数据平台怎么用,可以查看这个链接:数据平台/DAI
  • DAI数据平台的内容是覆盖全球金融市场全部资产品类的数据表,了解数据平台中有哪些数据表,可以查看这个链接:https://bigquant.com/data/home

1. 可视化模式下的单表数据读取

更新时间:2024-05-28 06:37

如何对1-3日内上涨的股票进行标注

问题

freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?

视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/0a4bb333c1bb4f4e91d7701a3538f6f4](https://bigquant.co

更新时间:2024-05-21 09:10

2023.5直播代码-敢死队打板

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更新时间:2024-05-21 07:21

DeepAlpha短周期因子研究系列之:DNN在量化选股中的应用


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更新

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更新时间:2024-05-20 10:54

强化学习在金融市场中的应用(上)

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旧版声明

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更新时间:2024-05-20 06:33

获取指数成分和行业股股票列表

https://bigquant.com/experimentshare/eb414dd3e2a54ed6852dd7b0a5541fdc

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更新时间:2024-05-20 02:37

什么是量化投资?

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

更新时间:2024-05-20 02:24

用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股

更新

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新版数据平

更新时间:2024-05-20 02:15

算法交易的主要类型与策略分析

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

更新时间:2024-05-20 02:09

从均值方差到有效前沿(代码)

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策略案例

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更新时间:2024-05-20 02:09

利用机器学习对冲风险

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更新时间:2024-05-20 02:09

神经网络交易算法

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策略案例

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更新时间:2024-05-20 01:02

利用深度学习技术预测股票价格

更新

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新版数据平

更新时间:2024-05-17 10:28

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