更新时间:2024-06-07 10:55
深度学习在期货高频上的应用
8月19日Meetup问题模板:
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更新时间:2024-06-07 10:55
请教catboost的详细使用方法,对于原先使用xgboost或者stockranker的策略,如何用catboost替换掉xgboost或者stockranker?
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更新时间:2024-06-07 10:55
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更新时间:2024-05-16 06:03
本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明
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更新时间:2024-05-16 02:44
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更新时间:2024-05-15 09:26
更新时间:2024-05-15 02:10
在 反转因子的精细结构-研报复现 中,我们实现了反转因子,并结合StockRanker实现了一个简单的策略。本文展示如何再结合更多因子,一起训练和构建策略。
帮助我们更好的理解特征贡献度。数值越大的,表示因子
更新时间:2024-05-15 02:10
作者:Murphy N. J., Gebbie T. J.
出处:Quantitative Finance, 2021-03
本文使用了一种基于对抗型专家的在线学习算法来学习,使财富最大化的零成本组合交易策略所需的最佳参数。该学习算法用于确定大量技术交易策略的动态,这些技术交易策略可以通过历史回测,并从约翰内斯堡证券交易所每日和日内数据执行的基础交易策略集合中形成一个聚合的投资组合交易策略。本文一个关键的贡献是:在每日取样和日内时间尺度上,使用一个新的假设检验来测
更新时间:2023-06-13 06:53
市场是一座黑暗森林,每个交易者都小心翼翼。备受大家关注的“聪明钱”(Smart Money),更是难觅踪影。在本篇报告中,我们尝试解答如下问题:能否从分钟行情数据中,发现“聪明钱”行动的蛛丝马迹?
我们首先利用聪明度指标S,从分钟数据中筛选出属于“聪明钱”的交易。在此基础上,我们构造了聪明钱情绪因子Q,该因子实际上反映了聪明钱参与交易的相对价位。因子Q的值越大,表明聪明钱的交易越倾向于出现在价格较高处,这是逢高出货的表现,反映其悲观态度;因子Q的值越小,则表明聪明钱的交易多出现在价格较低处,这是逢低吸筹的表现,反映其乐观情绪。
根据情绪因子Q对所有A股进行排序并等分五组,多空
更新时间:2023-06-01 14:28
在股票市场中,动量效应和反转效应是一对普遍存在的现象,大量学术文献对主要国家和地区的股票市场实证研究中均证实了其有效性。在AA股市场中,总体上反转效应更为明显。然而遗憾的是,传统反转因子的表现却差强人意,甚至一度失效。
从个股角度来看,由于部分股票在月度频率上呈现的是动量效应,正是这些动量效应的存在,削弱了传统反转因子的效果。
因此,如何有效识别个股的动量效应,并将其因子值加以翻转,使其成为名副其实的反转因子,是改进传统反转因子表现的重要途径之一。
Moskowitz(2021)论述了当人们抛一枚硬币时,如果上次抛出了正面,人们倾向于猜测下次会是反面,这是因为人们对抛硬币这
更新时间:2023-06-01 14:28
运行资源充足,但总是自动重启,100%复现
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可能是训练集数据存在异常值导致的,对数据进行预处理,可以参考以下策略
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更新时间:2023-06-01 02:13
如何在共享模块里创建一个可以在不同策略里复用的模块?
自定义模块
https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-Y90CaC2tW3
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更新时间:2023-06-01 02:13
我是参考这个帖子进行修改的:交易策略如何调整买卖时间 13。为什么会提示这个buy_price没有被定义?想请教老师帮忙看看?
https://bigquant.com/experimentshare/45762d8fb4934bd3b579755d45357613
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更新时间:2023-06-01 02:13
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