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美股期权交易基础

经典的股票量化交易策略

2022-03-31 03:42:20 经典的股票量化交易策略 来源:恪脸金融网 作者:佚名 浏览量:157

三、其他

tooltips 纯css工具提示 bubbles-tooltips 查看效果演示安装npm install tooltips --save使用在 gulp 中使用gulpvar gulp = require('gulp');var gutil = require('gulp-util');var stylus = require('gulp-stylus');var tooltips = .

Linux服务器集群系统(三)_x-ghost的博客-程序员ITS301

LVS集群中的IP负载均衡技术章文嵩([email protected])经典的股票量化交易策略 2002 年 4 月本文在分析服务器集群实现虚拟网络服务的相关技术上,详细描述了LVS集群中实现的三种IP负载均衡技术(VS/NAT、VS/TUN和VS/DR)的工作原理,以及它们的优缺点。1.前言在 前面文章中,讲述了可伸缩网络服务的几种结构,它们都需要一个前端的负载调度器(或者多个进行主从备份)。我们先分析实现虚拟网络服务的主要技术,指出 IP负载均衡技术是在负载调度器的实现技术中效率最高的。在已有的IP负.

从资源加载看图片优化_gellenliu的博客-程序员ITS301

iOS 后台挂起程序_jingyezhige的博客-程序员ITS301

《Android开发卷——自定义日期选择器(二)》_PicShare_的博客-程序员ITS301

ShaderForge笔记之Lambert光照模型_UnityCoyote的博客-程序员ITS301

【字符识别】基于matlab模板匹配(区域生长法)字母+数字识别【含Matlab源码 1214期】_海神之光的博客-程序员ITS301_matlab文字识别代码

一、手写大写字母识别技术简介0 引言在高校教学过程中,考试是最为普遍的一种教学评估、综合练习的教学手段,随着科技进步,考试阅卷的方式也发生了巨大的变革。传统的阅卷方式主要以人工阅卷为主, 存在效率低下等不足; 现代的阅卷方式采用了光学标记识别(Optica Mark Recognition, OMR) 技术, 考生只需在答题卡上填涂, 计算机会通过对答题卡进行处理从而实现自动阅卷, 但这种方式需使用特别设计的答题卡与铅笔,并且遵循一定的填涂规范。以上两种方法均给老师、考生带来了一定的限制,耗费了较多的时

spring boot + druid + mybatis + atomikos 多数据源配置 并支持分布式事务_hei bai ying的博客-程序员ITS301

文章目录一、综述1.1 项目说明1.2 项目结构二、配置多数据源并支持分布式事务2.1 导入基本依赖2.2 在yml中配置多数据源信息2.3 进行多数据源的配置1. 在启动类关闭springboot对数据源的自动化配置,由我们手动进行多数据源的配置2. 创建多数据源配置类`DataSourceFactory.java`, 手动配置多数据源3. 自定义sqlSessionTemplate的.

c语言编写单片机逻辑控制经验,单片机C语言编程的经验总结.doc_工程师李涛的博客-程序员ITS301

单片机C语言编程的经验总结单片机C语言编程的经验总结[摘 要]总结单片机C语言编程的经验和教训。[关键词]经验教训,单片机,函数,编程中图分类号:TP273.4;TP18 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2017)14-0335-02[Abstract]Summing up the experience and lessons of C programming language.[K.

VMware 经典的股票量化交易策略 ESXI 5.5 注册码_weixin_33970449的博客-程序员ITS301

VMware ESXI 5.5 注册码ESXI 注册码0A42V-8M182-3ZZ88-R21N6-32K5H ESXi Server许可证类型产品: Mware vSphere 5 Enterprise Plus : 经典的股票量化交易策略 2 个物理 CPU 已获许可 (每个 CPU 的内核个数不受限制)许可证密钥: JV6WR-48114-M8EQ9-QHA7K-3P01A过期: 从未 vC.

十大经典量化交易策略,量化交易领域有哪些经典学术论文?

2022-05-02 11:39:52 来源:功凝网 作者:佚名 浏览量:185

量化交易领域有哪些经典学术论文?

你们说的量化交易策略,如何入手的,具体是怎么着手编写?

这里用SMA/MAX比值选股技术,选出SMA/MAX比值,适中的股票,也即选择强势股,同时抛弃涨得差不多到头的股票。

这里使用KDJ指标入场

止盈止损策略,你可以选择分钟级别的指标,毕竟根据以往很多次的经验,A股暴涨暴跌,一顿饭的功夫没准就跌停了

这里使用分钟动态止损,价格跌破120日分钟线止损(止盈)

毕竟天天调仓光给券商交手续费了。这里设定的是一个月一调整

IAI TRADE:一文读懂“量化交易”策略

IAI Trade致力于降低量化交易门槛,在IAI Trade用户可以使用“可视化策略生成器”:0代码生成EA策略,并一键接通“模拟交易”及“实盘交易”。

常用方法有两种。一是回溯检验(backtest),二是模拟交易(paper trading)。回溯检验利用历史价格检验交易策略的预测能力。模拟交易也被成为forward testing,使用模拟账户和真实数据评估交易模型。两种方法各有利弊,一般会结合使用,即便交易策略在历史数据中表现优秀,也会在模拟账户中先检验一段时间(6-12个月),作为重要的反馈机制。

趋势跟随(Trend Following)

均值回归(Mean Reversion)

价值投资(Valuation)

季节性效应(Seasonality)

情绪(Sentiment)

“买预期,卖事实(Buy the rumors, sell the facts) ”是最经典的行情,尤其是在外汇交易中。投资者买入预期上涨的货币对,导致短期价格快速上涨,一旦预期得到兑现,多头平仓结利导致趋势反转。常用的情绪指标包括:看涨/看跌期权比例,CFTC期货持仓等。除此之外,投资者还可以利用搜索引擎的关键词趋势,媒体焦点,博客文章和论坛热点等来判断市场情绪,进而制定交易策略。

统计套利(Statistical Arbitrage)

常有量化策略介绍

量化交易入门(7)——量化交易策略的评估(下)

关键指标评估

  1. 最大回撤(Max Drawdown):该指标是表示量化策略的收益曲线中最高点至最低点的距离,也就是收益曲线中最大的跌幅百分比。即使一套量化策略在给定的一段时间内成功地实现了杰出的收益结果,但是最大回撤竟然达到80%,那交易者在使用该策略时也要非常谨慎,因为高收益的背后可能是交易者无法承受的高回撤风险。最大回撤除了能对量化策略的表现进行评估之外,也能作为策略风险调整回报的参数指标。卡玛比率(Calmar Ratio)的计算方式与夏普比率非常类似,它用收益除以最大回撤得出的结果来比对一套交易策略的收益与风险。
  2. 胜率与盈亏比(Win Ration R:经典的股票量化交易策略 R Ratio):这两个指标必须结合在一起解读才能有效地对量化策略进行评估。很多时候我们会看到网上的某些“大神”或讲师在宣传一套策略时,会着重该策略的胜率多么的高,但是如果一套80%胜率的策略背后是负值的盈亏比,那么这套策略最终只会让交易者的资金亏损殆尽而已。所以交易者在评估策略有效性的时候,一定要把相关指标结合在一起才能得到正确的结论。
  3. 最大连续亏损(Max Consecutive Losses):该指标反映的是量化策略最坏情况下会连续出现多少笔亏损交易。虽然在策略优化时,这个指标并不是我们主要需要追求完善的方面,但是通过统计该指标,可以让交易者对系统的最坏情况有一个预先的思想准备,不至于在后期实盘交易中遭遇到连续亏损之后,心理压力过大,甚至对量化系统失去信心。

适合合约小白玩的量化策略有那些?

【一星渠道】如何获取源源不断的量化策略?

因此,本文先来详细讲讲一星渠道的量化策略来源(第一层:公开免费获取,干货度:★☆☆☆☆)。本文综合了知乎上多个量化资源干货帖,进行梳理整合,剔除掉部分已经失效的内容,想查看原帖的话,可参加文末的参考文献部分,直接点击链接访问即可。

经典的股票量化交易策略

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量化多因子策略,趋势跟踪策略在专业量化交易策略中大约占多大比重?

2022-03-31 03:42:20 来源:恪脸金融网 作者:佚名 浏览量:157

趋势跟踪策略在专业量化交易策略中大约占多大比重?

在期货多因子策略中,单因子策略效果还不错,但是组合起来多因子效果反而差,不知道是什么原因?

有没有可能将多因子模型用于期货市场?

为什么多因子模型不做时间序列的股价预测?

量化交易主要有哪些经典的策略?

1、双均线策略(期货) - 经典策略 - 掘金量化

2、alpha对冲(股票 期货) - 经典策略 - 掘金量化

3、集合竞价选股(股票) - 经典策略 - 掘金量化

4、多因子选股(股票) - 经典策略 - 掘金量化

5、网格交易(期货) - 经典策略 - 掘金量化

6、指数增强(股票) - 经典策略 - 掘金量化

7、跨品种套利(期货) - 经典策略 - 掘金量化

8、跨期套利(期货) - 经典策略 - 掘金量化

9、日内回转交易(股票) - 经典策略 - 掘金量化

10、 做市商交易(期货) - 经典策略 - 掘金量化

11、 海龟交易法(期货) - 经典策略 - 掘金量化

12、行业轮动(股票) - 经典策略 经典的股票量化交易策略 - 掘金量化

13、机器学习(股票) 经典的股票量化交易策略 - 经典策略 - 掘金量化

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Worldquant challenge websim和国内的那些多因子选股策略有什么区别吗?

worldquant上可以进行因子挖掘,官网是:Home - WorldQuant VRC 。

BookSize是账面金额,LongCount和ShortCount分别表示多空头寸数量,Pnl表示盈亏,Shape是夏普比率,Fitness是对换手率的惩罚项,可以用作寻优目标函数。Returns表示收益率,DrawDown是回撤,TurnOver是换手率,Margin一段时间的Pnl除以成交金额,各项指标的计算公式可以参考: https://www. worldquantvrc.com/en/cm s/interpreting-results/alpha-performance/ 。

多因子选股一般是研究股票月度收益,近年来也有不少研究短周期收益的,比如国泰君安刘富兵团队的短周期因子研究,收益一般是通过回归系数决定的线性收益。在多因子选股中很重要的一个参数就是持仓天数或者调仓周期。但是,worldquant因子挖掘不会有这样的参数,它将每日Pnl汇总起来即可,对因子有效性的体现更为充分,这也是它的一个特点。在worldquant上,很多因子是非常复杂的因子,据说是内部人员通过遗传算法得出来的,做量化的之前听到过worldquant101 ,里面很多因子就是这样搜索出来的。如果想要了解worldquant因子挖掘的全部细节,小编这里推荐一本书籍《FINGDING ALPHAS:A QUANTITATIVE APPROACH TO BUILDING TRADING STRATEGIES》,封面如下,这本书一共200多页,里面涉及很多机器学习AI量化的细节,比如如何划分训练集、如何避免过拟合、如何构建因子、如何评估AI模型等,总之就是很赞啦,感兴趣的小伙伴可以找我讨论交流哦。

Barra相关的文章之前我们整理了十来篇经典的,可以在这里进行下载,百度网盘

现在有一个好消息,虽然worldquant的seek alphas 因子挖掘和多因子选股不一样,但是这两种因子研究的思路都可以很快在BigQuant 经典的股票量化交易策略 AI量化平台很快实现,即使你不会编写代码,因为除了代码开发模式,我们还支持可视化模式和向导式策略开发模式,拖动模块,连连线就能开发AI量化策略,大大提高了因子挖掘速度和策略开发效率。

右上的第一个模块叫做输入 “输入特征列表”,这里可以输入一个或者多个,和worldquant输入因子是完全一个意思,而且两者都是通过表达式就能快速构建复杂的衍生因子。右下角的模块叫做“Trade回测”,其实就是支持多因子选股的交易引擎,从这来看,BigQuant是融合了worldquant和Barra多因子选股,这样做就是为了方便大家更容易找到有价值的Alpha因子啦,欢迎大家来社区多多交流 BigQuant量化社区。

多因子策略的收益来源是什么?

实际上有两个视角,一个视角相信自己可以找到独立于风格收益的阿尔法因子,获取别人不知道的阿尔法收益,比如我发现一个财务指标:其他应收款/主营业务收入,用这个指标越小选出来的股票确实有超额收益,并且经典的风格收益都无法解释,那这就是一个阿尔法。

实际上,上述视角是一种美好的心愿,基本不可能找到长期有效的阿尔法因子,一般都是短期现象。长期来说,其实超越大盘的收益来自正确的风格收益配置,这个配置是你自己决定的。你可以用长期表现好的风格收益一直拿着,也可以风格择时。

量化策略和择时策略之间的关系和区别是什么?

https:// zhuanlan.zhihu.com/p/39 8804287

量化策略是包含所有的程序化投资的东西:alpha策略系统(当然也包括一些完全基于时序的“技术指标”构建的策略或者事件驱动策略,统计套利等等),风险控制系统和执行系统。其中alpha策略系统就是我们平时常说的“量化”。 风控系统用来计量对特定风险因子/行业/其他特定风险的暴露。 执行系统用来将每次下单的单子拆开,降低冲击成本。

1.cta择时: cta我不太懂。 但是cta很少考虑截面上的因素,大多数都是时序上的。择时策略会发出开仓和平仓信号。

2.股票择时: 其中第一类和cta择时差不多,也是用于确定对单一股票/etf的仓位。 比如兴业证券一个研报里用北向资金净流入额度构建了一个对沪深300指数择时的策略:流入60亿买入,流出超50亿平仓/卖空。 第二类用于动态调整组合对不同板块(etf)/因子的暴露。

因子择时(我比较熟悉),另一个提法是:因子合成方法。 其中包括传统的等权合成(不择时),滚动IC加权,factor on factor方法(考虑几个因子排序出来的多空组合的PB差异,或者因子排序组合的PB/换手率之类的进而调整不同因子之间的权重),因子动量择时(其实也是momentum on factor),以及用宏观/市场外生变量划分时期人工判定权重/用这些外生变量作为机器学习特征预测因子收益率,超配收益率为正的因子,低配回撤的因子。(如果有不清楚的,重新看上边我的专栏文章)