量化
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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…
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DDG-DA: 考虑市场变化的股票价格预测方法
· · · 1. 问题介绍 在时序数据中，由于环境的不稳定性，数据分布常常会随时间变化，且这种变化通常被认为是难以预测的。这种现象被称为概念漂移（Concept Drift），它会…
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通过识别市场模式来提升股票预测算法的准确性
· · · 一. 市场存在不同的交易模式 股票收益率预测是量化投资中非常重要的任务。最近，深度神经网络因其强大的学习能力和建模能力而受到投资者的关注。目前的预测方法通常假设股票数据…
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大语言模型是否能够取代金融专家？
· · · 一. 大语言模型在金融领域的作用 大语言模型在金融领域有着广泛的应用。通过大型预训练语言模型来处理金融文本，可以提供财务文件分析和决策支持。通过识别公司和产品，模型可以…
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稳定性超越传统交易策略10倍的X-Trend金融预测模型
· · · 一. 本文概要 系统化交易策略是使用预测模型来进行金融交易的一种方法。然而，这些模型在金融市场条件发生剧变时无法快速适应，例如2020年的COVID-19爆发时，导致许…
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优化技术指标的使用方法：从数字信号到模拟信号的转化
· · · 模拟信号是指用连续变化的物理量所表达的信息，如温度、湿度、压力、长度、电流、电压等等，我们通常又把模拟信号称为连续信号，它在一定的时间范围内可以有无限多个不同的取值。而…
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年化收益33%的回购事件驱动策略
· · · 一. 回购对股价的影响 回购是上市公司以现金或其他方式购买其再二级市场交易的股票，当上市公司进行回购时，它在市场上购买自己的股票，这可以产生一系列影响，其中包括对股价…
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Alpha的弱势群体: 兼职交易员如何取胜
· · · 我们希望这些东西没有吸引力、没有竞争。 作为交易员，你的任务是利用您所掌握的所有信息，并根据您在这方面的了解来判断某种资产是否以正确的价格进行交易。如果我们可以从市场中…
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