量化
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[量化-研报复现] 通过指数估值因子分析市场状态
一. 估值因子的作用 估值因子是指投资者用来衡量股票价格是否与其内在价值相符的工具。它们可以用于比较股票或行业内的股票相对于其他行业的指标。量化投资者可以使用估值指标来帮助他们识别…
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[量化-代码分享] 简单有效的JPX股市预测高分方案
竞赛介绍 任何金融市场的成功都需要一个人确定可靠的投资。当股票或衍生品被低估时,购买才是有价值的,高估的时候需要卖出。JPX主办了本次比赛,希望探索数据分析技术在股市上的应用。 比…
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[量化]使用元标注提高交易策略的胜率
一. 为什么需要元标注 元标注(Meta-Labeling)尝试通过增加辅助模型的方法来过滤错误的预测以达到改善模型和策略性能指标的目的。实验部分展示,在标普500上使用元标注,策…
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[量化-研报复现]探究使用波动率与换手率构造牛熊指标因子
一 本文摘要 波动率和换手率是常见的市场监测指标,其与市场长期走势明显负相关的指标,而且指标趋势性较好,因此可以用来判断股票市场状况。本文分享的工作借助波动率与换手率构造出的牛熊指…
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[量化]LARA: 一种可以获得高胜率的入场信号的方法
一 问题描述 量化中的价格预测是指在根据当前市场状况和其他相关信息预测金融资产的未来价格趋势。近年来,机器学习方法在学术界和工业界越来越流行,并在价格走势预测任务上取得了很好的结果…
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[代码复现]基于决策树模型的自适应时序动量策略
原始论文: Trending Fast and Slow 论文解读: [量化]基于决策树模型的自适应时序动量策略 论文简介: 本文基于决策树开发了一种基于市场波动性的机器学习技术…
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[量化]基于决策树模型的自适应时序动量策略
1. 本文简介 本文基于决策树开发了一种基于市场波动性的机器学习技术来结合长、短时间序列动量信号的方法。作者发现时间序列动量策略的表现取决于其反应能力和市场波动机制等因素,而决策树…
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[量化]万字综述,94篇论文分析股市预测的深度学习技术
一 本文摘要 由于其非线性、高度波动性和复杂性,股票市场预测一直是一个复杂的问题。现有的股市预测调查通常侧重于传统的机器学习方法,而不是深度学习方法。近年来,深度学习在许多领域占据…
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[量化]夏普比率3.27,通过DQN算法进行上证指数择时强化学习策略
1. 摘要 本文分享的工作使用DQN强化学习算法构建上证指数日频择时策略,使用2007 至2016 年的数据作为为训练集训练模型,在2017至2022年6月的测试集进行策略回测,年…
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[量化]你的机器学习算法真的能准确预测股价吗?
我确信Alpha存在的空间非常小,而且很难长期驻留不变,导致金融市场数据的性质几乎就是被设计成用随机性来欺骗我们。 我也不相信一个人通过下载一些Python软件包并对公开可用的数据…
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PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
配置神经网络很困难,因为没有关于如何去做的好的理论。 您必须系统地从动态和客观结果的角度探索不同的参数配置,以尝试了解给定预测建模问题的情况。 在本教程中,您将了解如何探索如何针对…
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用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。在本文中,鉴于银行客户的某些特征,我们将…