股票
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skfolio:基于scikit-learn构建的投资组合优化工具
· · · 自从马科维茨在1952年开发了现代投资组合理论以来，均值方差优化（MVO）一直备受关注。然而，MVO存在许多问题，比如对输入参数（预期收益和协方差）非常敏感、容易导致投…
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使用蒙特卡洛模拟投资回报的局限性
· · · 在投资决策中，预测投资组合的回报是一项关键任务。蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的方法，通过模拟随机事件来预测回报。它是一种灵活且强大的工具，被广泛应用于金融领域。蒙特卡…
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股票收益率分布的非正态性研究与解释
· · · 一. 本文概要 金融市场中的股票回报通常不符合正态分布，而呈现出一些特殊的特征，比如高峰、厚尾和偏斜。这是因为金融市场对事件或信息的反应通常是过度或不充分的，导致股票回…
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DMSR双动量轮动策略
· · · DMSR（Dual Momentum Sector Rotation）策略最初由Gary Antonacci在他的著作《Dual Momentum Investing:…
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检测市场方向发生变化的DC指标
· · · 一. 什么是交易中的方向性变化？ 交易中方向变化通常是指市场行情转变的过程。当我们试图找到金融时间序列中的制度变化时，通常会研究时间序列的分布以寻找这些制度及其相应的变…
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SimStock：一种比相关性更优的股票相似性度量方法
· · · 一. 本文概要 本文提出了一种新的股票相似性评估框架SimStock，通过结合自监督学习和时域泛化技术，实现了股票数据的相似性表示。其主要贡献包括引入维度损坏的自监督…
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股票价格中的布朗运动模拟[Python代码实现]
· · · 股票价格的波动形成了一种随机模式。价格每天波动是由市场力量（如供求关系、公司估值和收益）、经济因素（如通胀、流动性、国家和投资者的人口统计数据、政治发展等）所致。市场参…
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TACR:一种使用Transformer提取历史信息的强化学习股票交易算法[附开源代码]
· · · 一. 本文概要 机器学习技术在股票交易和股票价格预测中发挥重要作用，其中一种方法是使用强化学习、LSTM和transformers等技术。现有的强化学习算法在决策时通…
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交易套利的艺术与科学
· · · 套利交易是一种让你持有交易时就能获得收益的交易。这种交易可以通过利用利率差异来赚取利润。一个经典的例子是外汇套利交易，其中你借入低利率货币来购买高利率货币，从利率差异中…
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使用Wasserstein k-means的聚类方法进行市场模式识别
· · · 一 本文摘要 时间序列分析在各个领域中都很重要，特别是在金融领域。人们使用时间序列分析来量化过去和当前的经济状况，或者寻找投资机会。聚类算法可以帮助我们在时间序列数据中…
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利用动量重叠股票提升投资组合收益
· · · 动量投资者通常利用不同的时间框架来识别高动量的股票，例如过去的6个、9个和12个月。在不同的过去时间框架中，识别到的动量股票存在显著的重叠。本文研究关注不同动量周期重叠…
