股票
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backtrader综合案例与海龟策略的实现
家人莫名就“阳”了,看状态应该还好,目前我还好。 北京这几天早晚高峰人都还行,没有特别多。这就是“市场”的力量,大家该不出门自然不出门,“计划”让大家一起不出门会出问题。 早与晚的…
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单因子ic分析的代码实现
01 因子的ic分析 多数研报里,都会对因子做ic分析。ic分析有成熟的库是alphalens。 alphalens的使用(除了整理数据之外),其实非常简单,就是调用1行代码即可,…
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风险模型:打开量化投资的黑箱
昨天我们讲了“打开量化投资的黑箱”。alpha模型:打开量化投资的黑箱;附创业板布林带策略代码:年化15%。即一个标准的量化投资策略的基本构成。 昨天重点就alpha策略的分类进行…
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streamlit量化选择etf:可视化界面实现
今天把etf的列表可视化出来,人是视觉动物,可视化非常重要。 看下效果: 01 从tushare下载场内基金基本信息 A股场内基金一共1700多支(比场外基金少多了),退市的500…
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ETF轮动+RSRS择时,加上卡曼滤波:年化48.41%,夏普比1.89
昨天我们设计了一个不错的策略:etf动量轮动+大盘择时:年化30%的策略。ETF动量轮动+RSRS择时,动量其实一直都有效,如何定义动量可以有优化空间。今天我们继续来优化它。 01…
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多策略风险收益对比
昨天使用streamlit更新的gui,效果确实不错,比起纯用wxpython开发要省了不是一星半点的工作量,而且功能强大,更别提pyqt5了——功能虽强,但要做好这个界面,更得花…
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深度强化学习+金融投资的应用入门
今天的核心工作是把强化学习环境整合进我们的AI量化平台中。 网上很多代码都把数据获取和预处理,都整合到强化学习的环境里,对于总体量化平台而言,这不利于代码的复用。我们之前已经实现好…
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从零实现量化回测引擎:风险平价、动量策略对比
继承完善我们的引擎,昨天我们完成了引擎主体,就是一个account.py。 01 引擎框架 def run(self, algo_list): self.algo_list = a…
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大类资产配置
下楼转了一圈,发现现在生活比较正常。堂食都开头,街上也算热闹。小区有一栋楼又出了阳性,但也没有折腾出什么声响,通过他们居家5天,看到一堆人穿着防护服,大包小包,难道是自行去隔离? …
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dataloader重构与keras入门体验
01 dataloader加缓存 dataloader做数据特征工程与数据自动标注。因子一多,计算量较大,每次启动都计算一次,影响效率,我们可以借助hdf5存储dataframe的…
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全球指数大类资产风险平价
01 数据准备 (1)A 股:沪深 300 指数、中证 500 指数; 创业板50(399673.SZ) (2)港股:恒生指数; (3)美股:标普 500、纳指100指数(ADX)…
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强化学习框架stable-baseline3以及pandas datareader
工欲善其事,必先利其器。 对于强化学习而言,一个好的强化学习框架非常重要。 强化学习的范式更适合金融投资组合管理,后续一段时间应该会专注强化学习应用于金融投资上。 对于初学者而言,…