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量化投资模型分析

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简介：
《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

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  • 量化投资模型分析
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    《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
     
  • 量化投资策略模型与源码分享
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    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。
     
  • 基于MATLAB的量化投资分析模型实现（含源码及说明文档）.rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的量化投资分析模型，包含完整源代码和详细说明文档，适合研究与学习使用。 资源内容：基于Matlab实现量化投资分析模型（完整源码+说明文档）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象： 该资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 作者介绍：某知名企业的资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真方面拥有超过十年的工作经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉与目标检测模型的开发，智能优化算法的应用，神经网络预测技术，信号处理和元胞自动机的研究，图像处理及智能控制方法的设计，并且在路径规划和无人机相关领域的算法仿真实验中也有丰富的实践经验。 如有更多仿真源码或数据集的需求，可以进一步联系作者。
     
  • 量化投资书籍
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    《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。
     
  • 量化投资初探
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    《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。
     
  • 股票投资组合分析用Excel模板模型.zip
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    本资源提供一个详细的Excel模板，用于构建和评估个人股票投资组合。包含数据分析、风险评估及收益预测等功能模块，助力投资者做出明智决策。 Excel模板股票投资组合分析模型.zip
     
  • Python与Python3在量化投资中的股票数据分析
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    本课程深入讲解如何运用Python及Python3进行量化投资中的股票数据处理和分析，涵盖数据获取、清洗、回测等关键环节。 Python3在量化投资中的应用以及股票数据分析是当前技术领域的一个重要话题。通过使用Python的丰富库（如pandas, numpy, matplotlib等），投资者可以进行高效的数据处理、分析及可视化，从而辅助做出更科学的投资决策。此外，结合机器学习算法（例如scikit-learn）的应用能够进一步提升策略的有效性与准确性，在股票市场中寻找潜在的机会和风险点。
     
  • 股票投资优化的三种模型
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    本书探讨了股票投资优化的三大核心模型，结合理论与实践，旨在帮助投资者提高决策效率和收益水平。 本段落以马柯维茨的均值方差模型为理论基础，根据投资者对收益率和风险的不同偏好，构建了三种股票投资优化模型，旨在为投资者提供参考。
     
  • 房地产投资项目分析模型（非常优秀）
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    本项目提供一套全面评估房地产投资效益的分析工具，涵盖市场趋势、财务风险及收益预测等模块。帮助投资者做出更加精准的投资决策，是极具实用价值的研究成果。 房地产项目投资分析模型是非常好的工具。
     
  • Quantstats: 用于量化指标投资组合分析的Python工具
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    Quantstats是一款专为量化交易者设计的Python库，它能够帮助用户深入分析和评估投资策略的表现。通过简洁直观的界面展示关键性能指标，极大地简化了回测过程中的数据分析工作。 QuantStats：量化指标的投资组合分析 QuantStats Python库用于执行投资组合分析，通过向量化分析师和投资组合经理提供深入的性能与风险指标，帮助他们更好地理解其业绩表现。 该库包含三个主要模块： - `quantstats.stats` 用于计算各种绩效指标，如夏普比率、胜率及波动性等。 - `quantstats.plots` 提供可视化工具来展示收益曲线、回撤情况以及滚动统计和月度回报等内容。 - `quantstats.reports` 则用来生成衡量标准报告，并支持批量图表制作功能。此外还能够创建可以另存为HTML格式的撕纸报表。 以下是一个简单的示例，演示如何使用该库进行策略分析： ```python % matplotlib inline import quantstats as qs # 扩展pandas的功能以包含更多度量方法等。 qs.extend_pandas() # 获取数据（此处省略具体实现细节） ``` 此代码片段展示了QuantStats的基本用法，包括如何导入和扩展库功能。