量化
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通过扩散模型增强股票因子，实现27.8%的年化收益提升
· · · 一 本文概要 股票预测对于有效的资产管理和投资策略至关重要，它的目标是通过分析相关的历史因素来预测未来的股票行为，如回报率或价格。股票预测任务中的数据稀缺性主要表现在两…
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跟踪止损策略是否能提高个人投资者的收益?
· · · 一 本文概要 本文研究了移动止损策略（Trailing Stop-Loss, TSL）对个人投资者在股票市场中实现超额回报的有效性。研究使用了2001年至2021年的数…
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两步波动率管理方法在因子投资中的应用
· · · 一. 本文摘要 因子投资是指通过选择特定因子（如价值、动量、规模等）来构建投资组合的策略。然而，即使是多样化的因子组合也容易出现急剧回撤和长时间的表现不佳等隐藏风险。本…
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识别市场环境，评估因子表现，动态调整投资策略
· · · 一. 本文概要 权益因子投资是一种投资策略，它能够系统性地捕捉风险或行为原因导致的溢价。然而，要开发一个稳健的因子定时投资框架仍然具有挑战性。本文提出了一个两阶段的机器…
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如何验证未来是否延续过去的趋势？
· · · 在交易研究中，常常会做出一个假设，即未来的市场行为至少会在某种程度上与过去相似。这个假设基于观察到的历史数据和趋势，并认为市场具有某种程度的可预测性。这种假设的背后是认…
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剔除数据噪声的股票价格预测方法
· · · 一 本文概要 股票市场预测对于投资者、金融分析师和经济学家具有重要意义。准确的市场趋势预测可以帮助投资者做出明智的投资决策，最大化利润或最小化损失。此外，股票市场预测对…
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打破坏趋势的动态趋势跟踪策略
· · · 一 本文概要 趋势跟随策略，亦称时间为序列动量策略，是一种基于资产价格历史趋势信息进行投资决策的方法。尽管这种策略在过去三十年的众多研究中被证明是有效的，但它们在市场趋…
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波动率指数作为交易指标的有效性研究
· · · 一 本文简介 在金融市场中，投资者和交易者一直在寻找能够提高投资决策质量的工具和指标。波动率指数（VIX）作为衡量市场恐慌程度的重要指标，被广泛称为“恐慌指数”。VIX…
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通过对比学习和奖励平滑来追求长期稳定回报[附开源代码]
· · · 一 本文概要 投资组合管理目标是决定怎样分配我们的资金到不同的股票或其他资产上，以便最大化我们的收益，同时控制风险。随着机器学习技术的发展，当前研究者们开始使用深度强化…
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StockMixer: 比LSTM更简单有效的MLP架构的股票价格预测方法[附开源代码]
· · · 一 本文概要 股票价格预测是一项基础但具有挑战性的任务，在量化投资中至关重要。为了捕捉股票数据中复杂的指标、时间和股票之间的关联，许多研究人员已经开发了各种神经网络模型…
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TradeMaster:基于强化学习的量化交易平台
· · · TradeMaster是由新加坡南洋理工大学开发的一款基于强化学习的开源量化交易平台, 提供了多种模块和工具，帮助交易者进行使用强化学习方法进行量化交易，从数据获取和预…
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机器学习技术在金融领域的有效应用
· · · 随着机器学习技术的不断发展，金融领域对于机器学习的应用也取得了显著进展。这些应用不仅提高了预测准确性，还简化了传统模型的应用过程。在本文中，我们将从因子提取、缺失值填充…
