量化投资

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数据挖掘助推量化投资
利用数据挖掘技术,挖掘数据背后的价值,为量化投资提供科学依据和策略支撑。
基于数据挖掘的量化投资技术与应用
本书系统阐述数据挖掘技术在量化投资领域的应用。内容涵盖数据挖掘基础知识、核心技术方法及量化投资实践。 首先,本书剖析数据挖掘与量化投资的内在联系,阐明数据挖掘的概念、流程、内容及常用工具。 其次,深入讲解数据挖掘的核心技术方法,包括数据准备、数据探索、关联规则、数据回归、分类、聚类、预测、诊断、时间序列分析、智能优化等,并结合具体案例阐述其在量化投资中的应用。 最后,本书聚焦数据挖掘技术在量化投资中的综合应用,以统计套利、配对交易、程序化交易等为例,详细介绍策略挖掘、优化及系统构建方法。
量化投资模型代码优化指南-beamforming
作为量化投资相关人员,尽管编写代码不是核心任务,但良好的编码习惯却能显著提高工作效率。以下是几点个人的代码编写建议:1)在开始编码前,务必先规划整体设计,如将模型分为控制层模块(总设计)、数据读取与预处理模块、核心算法模块及数据结果展示模块等。2)精良的代码文档与编程语句同等重要。源文件中应为主要代码段添加注释,解释其逻辑,便于他人理解与日后维护。3)建议创建README文件,详细说明每个源文件及数据文件的作用,模型流程、功能及需注意事项。
量化投资多因子策略研究报告
量化投资的多因子报告,最近看到一个还挺实用的 PDF,名字有点长——《量化投资研究报告金融工程跟金踪融报衍告:多因子跟踪月报技术面因子延续强势,盈利因子保持稳定》。标题听着有点吓人,但内容其实挺接地气的,尤其是对多因子策略和超额收益来源感兴趣的朋友,值得一读。 里面有不少技术面因子和盈利因子的实际应用,讲得蛮系统,逻辑也清晰。如果你正在搞量化回测或者在构建自己的选股模型,这份报告算是一个不错的参考材料。 你要是想拓展下思路,可以顺手看看这些相关文章,挺有意思的: 量化投资新视角:多因子选股模型与西门子 TDC 控制器编程手册,把工程思维带入金融建模,有点意思 因子得分 ANSYS Workb
MATLAB量化投资实现技术详解与PDF下载
本PDF教程详细介绍了利用MATLAB实现量化投资的方法,涵盖了数据挖掘技术和实践算例。
基于matlab的协整在量化投资中的应用
协整在量化投资中的应用是基于数学分析的交易策略,通过两只证券的价差来获取盈利。当两只股票的价差过大时,根据平稳性预期价差会收敛,这为配对交易策略的盈利提供了基础。协整性和相关性虽然有相似之处,但在统计学上却是两个不同的概念。在时间序列分析中,通常通过单位根检验来判断一个过程是否是弱平稳的。
基于Python的量化投资策略模型构建与实证研究
探讨如何利用Python构建量化投资策略模型。首先介绍构建模型所需的Python基础知识,包括数据爬取、数据库交互、机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术。针对每个模块,文章将详细阐述其安装过程、环境搭建步骤以及核心代码解析。 模型构建 为帮助读者更好地理解各个模块之间的联系,将以机器学习选股策略为例,阐述如何将数据爬取、数据库交互、机器学习等模块整合到一起构建完整的量化投资策略模型。 代码实现 文章将在关键代码段落提供详尽的注释,以帮助读者理解代码逻辑和实现细节。读者可以根据自身需求修改代码,构建个性化的量化投资策略模型。
机器学习掘金量化投资HID到PS/2键盘键码对照表
机器学习圈子里,想搞点实战的量化投资项目?这份资源真挺香的!hid 到 ps/2 键盘键码对照表本身就实用,尤其搞底层输入设备、硬件模拟输入的场景里,能省掉你不少摸索的时间。配套内容也比较丰富,像是量化投资那段发展史,讲得还挺细。西蒙斯和大卫·肖的故事听着就让人手痒,嗯,想立马搭个模型跑起来那种。对于你这种前端、硬件、量化都感兴趣的全栈玩家,这资源蛮适合收藏的。页面里还列了一堆机器学习相关资源链接,从基础入门到实战项目都有,像是PySpark 机器学习实战指南、机器学习算法实战这些,看名字就挺对味,适合边学边撸代码。如果你在搞自动化输入设备模拟、做软硬件结合的项目,hid 到 ps2 键码映射
量化投资MATLAB数据挖掘技术与实践配套程序和数据
如果你对量化投资感兴趣,那 MATLAB 绝对是一个不错的选择。《量化投资-MATLAB 数据挖掘技术与实践》这本书的配套程序和数据部分,了多实战代码和真实市场数据。你可以通过 MATLAB 轻松搞定数据、技术指标计算、交易策略回测等。这些程序和数据涵盖了数据清洗、缺失值、回归、机器学习建模等技术,能你快速上手量化投资。重点是,通过这些实例,你不只是在学理论,而是可以直接动手实操,适合实际应用哦! 书中的 MATLAB 工具箱也全,从优化工具箱到实时数据接口,样样都有。如果你想了解更深入的量化投资技巧,结合实际操作和数据,这份配套资源有价值。还可以通过 MATLAB 的可视化功能,让你把数据图
量化投资新视角多因子选股模型与西门子TDC控制器编程手册
在丁鹏所著的《量化投资-策略与技术》一书中,第三章详细介绍了多因子选股模型及其在投资中的应用。该模型基于线性回归等统计学方法,通过量化分析公司财务和市场指标对股价变动的影响,是投资者在选择具有投资潜力的公司时的重要工具。本章还探讨了基于数据挖掘的选股模型,包括基于分类算法和聚类算法的应用。多因子选股模型被认为是最经典和应用最广泛的选股策略之一,具有在市场中获取稳定超额收益的潜力。