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量化投资的源代码

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简介:
《量化投资的源代码》是一本深入解析量化交易策略与编程实现的技术书籍,旨在帮助读者掌握运用Python等语言开发自动化交易系统的方法。 量化投资是一种利用数学模型和计算机技术进行证券市场的分析与交易的投资策略。通过建立复杂的算法模型来捕捉市场机会、管理风险并优化回报率,量化投资者能够快速处理大量数据,并做出决策。 这种方法通常涉及使用历史价格和其他金融指标的数据集训练机器学习模型或应用统计学方法以预测未来的价格走势和趋势。此外,自动化执行系统使得交易能够在毫秒级别内完成,从而抓住瞬间的市场机会并且减少人为错误的可能性。 量化投资不仅限于股票市场,在期货、外汇以及各种衍生品领域也有广泛应用。随着技术的进步与金融市场的日益复杂化,越来越多的专业机构和个人投资者开始采用这种科学严谨的方法来进行资产配置和风险管理。

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客服
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  • 优质
    《量化投资的源代码》是一本深入解析量化交易策略与编程实现的技术书籍,旨在帮助读者掌握运用Python等语言开发自动化交易系统的方法。 量化投资是一种利用数学模型和计算机技术进行证券市场的分析与交易的投资策略。通过建立复杂的算法模型来捕捉市场机会、管理风险并优化回报率,量化投资者能够快速处理大量数据,并做出决策。 这种方法通常涉及使用历史价格和其他金融指标的数据集训练机器学习模型或应用统计学方法以预测未来的价格走势和趋势。此外,自动化执行系统使得交易能够在毫秒级别内完成,从而抓住瞬间的市场机会并且减少人为错误的可能性。 量化投资不仅限于股票市场,在期货、外汇以及各种衍生品领域也有广泛应用。随着技术的进步与金融市场的日益复杂化,越来越多的专业机构和个人投资者开始采用这种科学严谨的方法来进行资产配置和风险管理。
  • GARP策略
    优质
    GARP量化投资策略代码旨在通过结合增长与价值投资理念,运用量化方法筛选出具有高成长潜力且估值合理的股票,助力投资者实现长期稳健收益。 GARP策略是一种结合价值因素与成长因素的混合型投资方法,旨在寻找那些在某种程度上被市场低估但又具有较强持续增长潜力的股票。这种策略一方面通过利用股票的成长特性来分享高成长收益的机会;另一方面,则运用价值型投资的标准筛选低估值股票,以有效控制市场波动带来的风险。当股市的价值与成长风格发生轮换时,GARP策略能够兼顾这两种因素,从而平滑收益波动,并在市场变化中保持更为稳定的表现。
  • Python工具应用》.rar
    优质
    该资源为《量化投资的Python工具应用》一书配套的源代码文件,包含书中所有实例及项目的完整代码,有助于深入理解和实践量化投资策略。 作为Python初学者,在学习过程中可能会遇到一些挑战。建议从基础语法开始学起,并尝试完成一些小项目来提高编程技能。可以参考官方文档和其他在线资源获取帮助,同时加入相关的社区或论坛以便与其他开发者交流经验和解决问题。实践是掌握任何新语言的关键,因此不断练习编写代码是非常重要的。
  • MACD指标股票策略
    优质
    本段代码提供了一个基于MACD指标的量化交易策略,适用于希望利用技术分析进行自动化的股票投资者。通过设定参数,可以实现买入和卖出信号的自动化判断。 MACD被称为异同移动平均线,是从双指数移动平均线发展而来的。它通过快速的12日指数移动平均线(EMA12)减去慢速的26日指数移动平均线(EMA26),得到快线DIF;再用两倍的快线DIF与9日加权移动均线DEA之差,计算出MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本一致,即通过快速、慢速均线下移或上扬的变化来反映当前市场多空状态以及股价可能的发展趋势变化,并且更便于阅读。 当MACD指标从负值转为正值时,通常被视为买入信号;而当它由正值变为负值,则视为卖出信号。如果MACD线以较大角度发生变化,这表示快速和慢速均线之间的差距迅速拉大,预示着市场可能进入一个重要的趋势转变期。
  • 书籍
    优质
    《量化投资书籍》旨在为读者提供一系列关于运用数学模型和算法进行证券市场分析与交易策略制定的专业知识。本书深入浅出地讲解了如何利用历史数据和技术指标来预测股市趋势,同时介绍了编程语言如Python在金融数据分析中的应用实例,帮助投资者构建个性化交易系统,提高决策效率并降低风险。 宽客 中文翻译版.pdf版本可以直接查看,无需密码。
  • 初探
    优质
    《量化投资初探》是一本引导投资者入门量化交易领域的书籍,通过数据分析和模型构建,帮助读者理解如何利用计算机技术优化投资决策。 用Python进行量化投资的讲解很不错;建议对量化感兴趣的同学可以参考一下。
  • 策略模型与分享
    优质
    本资源提供全面的量化投资策略模型及其完整源代码,涵盖从基础到高级的各种算法交易技巧,旨在帮助投资者理解和实践量化金融。 量化投资策略源码模型包括了多种类型的量化策略代码,如量化选股、量化择时及量化资产配置等。在财务指标选股研究系列中,重点探讨成长股的选股模型以及多因子选股模型,并深入分析事件驱动策略系列和选股因子的研究成果。此外,还涵盖了分析师荐股能力评定与跟踪的方法,利用分析师盈利预测数据挖掘潜在的投资机会。 其中,“度量市场‘恐惧与贪婪’”是量化择时指标的一个重要组成部分,它帮助投资者理解市场的心理状态并据此做出投资决策。同样地,通过产业资本增减持的数据构建的另一套量化择时模型也提供了独特的视角来分析和把握市场动向。 在风格轮动方面,我们创建了相应的模型来捕捉不同市场环境下各类资产的表现差异,并制定出适应性强的投资策略。此外,在行业基本面预测及行业轮动领域也有深入的研究成果,这些都为投资者提供了一系列有效的工具和支持,以应对复杂多变的金融市场环境。
  • 《利用Python进行及习题
    优质
    本书提供了使用Python语言在金融领域进行量化投资的方法、技巧以及实际案例,并附带丰富的练习和代码库。适合编程初学者探索量化交易世界。 《量化投资:以Python为工具》这本书的课后习题答案可以作为学习资源来使用。作者是蔡立耑。这些答案可以帮助读者更好地理解和掌握书中的内容和技术要点。
  • 高质包:-MATLAB工具、数据及文档.rar
    优质
    本资源包包含用于量化投资的MATLAB工具源码、相关数据集及详细文档,适用于学术研究与实践操作。 优质资源包:量化投资-以MATLAB为工具 源码&数据&文档.rar,包含用于量化投资的完整资料,适合希望利用MATLAB进行深入学习与实践的研究者和投资者使用。该资源包括源代码、相关数据以及详细的文档指导,旨在帮助用户更好地理解和应用量化交易策略。
  • 模型分析
    优质
    《量化投资模型分析》是一本深入探讨如何运用数学和统计方法构建及优化金融市场的交易策略的专业书籍。本书通过解析各种量化模型的应用实例,旨在帮助投资者理解和利用大数据与算法在复杂市场环境中寻找盈利机会。 机器学习(股票)量化策略源码:本策略选取了七个特征变量组成了滑动窗口长度为15天的训练集,并随后训练了一个二分类(上涨/下跌)的支持向量机模型。如果没有仓位,则在每个星期一的时候输入标的股票近15个交易日的特征变量进行预测,若预测结果为上涨则购买该标的;如果已经持有仓位,在盈利达到10%时止盈,在损失超过2%且是周五时止损。 七个特征变量包括: 1. 收盘价/均值 2. 成交量/平均成交量 3. 最高价/均价 4. 最低价/均价 5. 当日成交量 6. 区间收益率 7. 区间标准差