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。

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。

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

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。

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。

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。

由于工作原因，我的投资账户分散在不同国家和经纪商，涉及多种货币（GBP、SGD、HKD）。向雇主合规部门报告个人账户交易一直是手动操作，非常耗时。我也无法清晰了解整体投资组合的绩效和构成，从而做出明智的投资决策。 为此，我自主开发了投资组合分析工具，整合我在各个国家和经纪人之间的所有交易。该工具通过 API 连接 Yahoo Finance 获取市场数据，帮助我有效管理跨境投资组合。

YAP/TAZ量化应用的介绍。指导用户完成一个简单的步骤来分析和计算。

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。