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配对交易检查点.ipynb

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简介:
本笔记本文件介绍了配对交易中的关键概念和策略,并通过实际案例展示了如何设置有效的检查点来监控和管理投资风险。 基于Python实现的金融大数据分析作业主要涉及股票配对交易模型的应用。该模型仅适用于同行业内的股票数据,在获取数据前需确保所用到的数据来自同一行业内。

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  • .ipynb
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    本笔记本文件介绍了配对交易中的关键概念和策略,并通过实际案例展示了如何设置有效的检查点来监控和管理投资风险。 基于Python实现的金融大数据分析作业主要涉及股票配对交易模型的应用。该模型仅适用于同行业内的股票数据,在获取数据前需确保所用到的数据来自同一行业内。
  • PairStrade-FYP-2019:我们验了三种策略
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    本研究为《PairStrade-FYP-2019》项目的一部分,旨在评估和比较三种不同的配对交易策略的有效性与盈利能力。通过详尽的数据分析,该项目深入探讨市场中套利机会的识别及利用方法。 Pairstrade-Fyp-2019 是科大最后一年的项目。我们测试了三种进行配对交易的主要方法:距离法协整(滚动OLS 和 卡尔曼滤波器)以及 强化学习代理(提议)。该项目成员包括几位同学。“五年计划”具体成员未提及。 为了开始,请运行./setup.sh以安装所有依赖项。我们在实验中使用了来自盈透证券平台的财务数据,该平台不是免费的。根据他们的规定,我们无法向公众发布实验中使用的财务数据。您可以使用自己的价格数据进行实验。 免责声明:我们执行的策略尚未在真实交易账户中证明有利可图;报告中的回报完全来源于回测程序,并可能受到未知前瞻性偏见的影响。 更新说明:该项目不再继续开发,请参考关于强化学习代理的相关发现。
  • Python策略源码
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    本源码提供了一种基于Python实现的配对交易自动化的量化交易策略,适合希望深入研究股票或期货市场中相关性对冲策略的程序员和金融分析师。 配对交易(Pairs Trading)是在八十年代中期由华尔街著名投行Morgan Stanley的数量交易员Nunzio Tartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略,该团队成员主要是物理学家、数学家以及计算机科学家。Ganapathy Vidyamurthy在《Pairs Trading: Quantitative Methods and Analysis》一书中将配对交易定义为两种类型:一类是基于统计套利的配对交易,另一类是基于风险套利的配对交易。
  • MATLAB中的策略实现
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    本文章探讨了如何使用MATLAB编程语言来设计和实现一种基于统计套利的配对交易策略。通过分析股票或商品期货等金融工具之间的相对价值变化,该策略旨在捕捉市场的短期波动性并从中获利。文中详细介绍了数据获取、信号生成及风险管理等关键步骤,并提供了具体的代码示例供读者学习参考。 该演示使用 MATLAB 和技术分析 (TA) 开发人员工具箱来开发和回测配对交易策略。特别是,它展示了如何在 10 年的历史数据期间创建和回测统计套利模型,并评估模型的性能并执行参数扫描。由此产生的交易策略很容易适用于任何其他相关的金融工具对。
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    本项目通过分析影响二手车价值的关键因素,运用机器学习算法建立预测模型,旨在提高车辆评估的准确性和效率。 为了帮助新手更好地学习可视化探索的过程,这里提供一个简单的演示示例(demo)。这个过程旨在让初学者了解可视化的基本步骤和技术应用方法。通过这样的示范,大家可以更容易地掌握如何进行数据的视觉化呈现,并理解整个流程中的关键环节和技巧。
  • .zip
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    《检查点》是一部聚焦于个人成长与自我反思的作品。故事围绕主角在人生各个阶段设立并检验“检查点”的过程,探索目标设定、挑战克服及心灵成长的主题。通过一系列生动的故事和深刻的对话,《检查点》激励读者审视自己的生活轨迹,并勇敢地追求真正的自我。 我们开发了一个基于EfficientNet的20类海洋生物分类模型,其精度达到了96%。
  • Python:简单实现pairs trading策略
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    本教程介绍如何使用Python编程语言来实施Pairs Trading策略,一种基于两个相关资产间价差变化进行套利的投资方法。 这段文字描述了一个用Python实现的交易配对策略脚本。该脚本是作者在大学期间为金融计量经济学课程研讨会论文的一部分内容。尽管目前还需要很多改进,但作者表示会继续对其进行更新和完善。
  • Qt语音
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    Qt点对点语音交流是一款基于Qt框架开发的高效、低延迟的实时语音通讯软件,旨在为用户提供清晰流畅的音频通话体验。 基于Windows API函数使用QT界面开发的点对点语音聊天程序。
  • 文件.rar
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    检查点文件.rar包含了一系列程序运行过程中的关键状态数据。这些数据用于在系统发生故障或维护后恢复到最近的安全操作点,确保软件开发和测试流程的连续性和稳定性。 本资源对应虚拟试穿测试详细讲解的模型资源,整个网络由G1+G2+Unet+G3构成。训练保存的网络模型有:latest_net_U.pth、latest_net_G1.pth、latest_net_G2.pth 和 latest_net_G.pth。这些即为提供的模型数据。若需测试数据集,请在相关评论区留言。