量化
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量化披着科技外衣的追涨杀跌和成建制的消灭市场有生力量
量化基金没那么好 有些人总是说量化基金给股市带来了很多好处，特别是说它们提供了很多流动性，就像是给股市注入了活水一样。 但是，事情可能并不是这么简单。 我研究了一下，发现这些量化基…
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量化入门书量化交易如何建立自己的算法交易事业
技术的进步使得发展交易策略变得更加简单。欧内斯特·陈使用了许多最新的量化交易技术，通过简洁描述其众多优点和少许不足，提供了一本真正服务于所有目前及即将成为交易员的专业书。” ——彼…
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量化投资真的毁了A股吗？散户到底要怎么办才能在A股生存？
我国股市曾经引入过熔断机制，现在早已被证明不适合中国股市。国外的实践证明，量化交易在某些情况下，电脑同步的量化交易，会影响市场的流动性，进而引发“闪电崩盘”。 为此，美国证监会才决…
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S0001选股公式更新，增加了参数控制和支持金字塔和KT使用
举例S0001选股公式的发布已经有一段时间了，之前的文章参考这里。 第一次发布只是一个实验性的尝试，还是遇到了一些问题，比如： 1、金字塔因为不是驻留内存的模式，导致数据无法再内存…
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量化策略开发步骤系列（3）关键投资组合指标
这是量化交易系列文章的第二系列——量化策略开发步骤系列。 第一系列请参考专栏： 量化交易系统。很多朋友反馈最近的文章代码太多，看不懂。 这一部分将实现零代码分享，尽可能简单地介绍量…
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19.7%年化的大小盘轮动——策略如何调优 | Deap因子挖掘系统重构（附python代码）
咱们有了策略向导，写策略就特别快了。 今天来复现的策略是一个经典的——大小盘趋势轮动策略。 沪深300代表的大盘与创业板代表的小盘之间，按动量来轮动。 直接信号轮动的效果： 过滤掉…
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quantlab5.6代码发布，重构deap期货截面多因子挖掘（附python代码+全量期货日线数据）
星球本周代码更新： 1、Deap因子挖掘重构，比之前易用性，代码可读性提升——新增期货截面notebook因子挖掘演示。 2、streamlit界面新增——alphalens单因子…
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自研“因子挖掘流水线”——语法树的实现（附python代码）
由于因子挖掘对于量化投资非常重要，因此本周开始，自研“因子挖掘流水线”。 1、拆解deap和gplearn代码，自研因子挖掘框架。 2、写因子挖掘的专栏系列教程。 我们需要一种符合…
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单因子年化23.7%，基于deap的因子挖掘，我改进了fitness和metrics方案（附python代码和数据）
我们目前投入使用的因子挖掘，基于两个框架，deap和gplearn，deap做一点点改动，就可以完美应用于多标的截面因子挖掘。而gplearn如果要支持三维数据，则需要很多改动，但…
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年化26.4%，quantlab5.5发布——多任务机器学习组合优化，可视化策略生成向导（代码+数据）
本次代码主要更新： 1、主界面gui应大家要求加回来了，同时更加易用了。包括因子轮动策略，信号策略下周再加进来。 2、时间序列分析界面。 3、多任务机器学习策略的代码。 01 主…
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量化策略开发步骤系列（4）参数分析和过度拟合
这是量化交易系列文章的第二系列——量化策略开发步骤系列。 第一系列请参考专栏： 量化交易系统。很多朋友反馈最近的文章代码太多，看不懂。 这一部分将实现零代码分享，尽可能简单地介绍…
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红利低波与创成长，加上动量过滤，年化12.6%（python代码）
未来几周，我们会做的几件事情： 1、数据方面： 基础量价数据自动更新，目前计划三类数据：指数、ETF、期货。（日线），期货是主连合约日线。 其他如果大家有需要，或者有好的数据源，请…
