量化交易网格数量
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数量化评价法
什么是数量化评价法 数量化评价法是指对事物发展过程和结果从数量方面进行描述、分析,采用数学的方法取得数量化结果的评价方法。 数量化评价法的特点 运用数量化···
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数量化投资的注意事项:算法依托的数据
开始本章节之前,我们还是回忆一下。“数量化算法对于数据的种类是否有明确的要求?”答案是否定的。如果愿意,读者可以使用宏观经济类数据、行业公司数据、二级市场数据。它也···
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数量化投资的注意事项:容错
就笔者的经验来看,100%胜率的策略不存在。但本着谨慎的态度,还是应该说它或许存在,但为其付出努力并不是件收益与成本角度衡量的合算买卖。既然,我们要面对一个允许失败的算法环···
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数量化投资的注意事项:算法复杂度
相信没有什么东西比一个看上去极度精巧复杂的工艺品更招人喜欢了。迈克尔·贝的“变形金刚”有着如此强大的票房号召力至少部分与其摒弃了(相比之下)孩之宝较为弱智的变形风···
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数量化投资的注意事项:教据与模型
既然是基于数量化的分析手段,数据就自然而然的成为了最重要的输入。这里笔者想着重谈两个方面。首先,《解读量化投资》一书中介绍说,西蒙斯使用“每笔交易数据库”(记录每一笔···
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数量化投资的注意事项:善用一切信息
这本是一个两句话就可以结束的小节,但太务虚反倒容易让人摸不着头脑。投资者平日一定会看到很多研究报告。怎样得到这些报告所透露出的隐含信息至关重要。笔者此时不想往脸上···
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数量化投资的注意事项:模拟与实际的不同
几乎所有的模拟操作只是为算法应用提供一个参考。在这个层面上来看,价值投资相比起来就显得较难回溯校验。然而,模拟的结果也并不表示实际应用就可以获得满意的结果。即便我们···
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数量化投资的注意事项:策略容量
到目前为止,所有的讨论都是在简单的以收益率为基准衡量。而这离不开一个关键性的假设一执行价本身不会因策略的执行而产生波动。其实,这也就牵引出了本节我们想要讨论的问题—···
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数量化投资的注意事项:保密
保密对于基金行业并不陌生,但是对于量化投资来说,保密基本上是第一个需要考虑的问题。对于算法交易来说,策略算法就是一切的核心。多一个人使用同样的算法就意味着利润空间少了···
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数量化投资的注意事项:对抗已有观念
数量化方法也要研究员进行设计、编程与校验。所以,严格意义上讲,说“数量化方法彻底摆脱了人的因素”是不正确的表述。较为符合现实的评价应该是:“在已有策略执行层面,数量化可···
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数量化投资的注意事项:杠杆
金融中,杠杆泛指可以扩大收益和损失的任何技术。最常见的形式是借债和保证金交易。这种技术好还是不好其实很难一言概括。这就好像在讨论武器一样,掌握在追求和谐发展的政权手···
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量化交易干货分享:KDJ在判断买卖点时的钝化问题
KDJ指标的优点在于反应敏感,能给出非常明显的进货信号和出货信号,如黄金交叉进货,死亡交叉出货,使用者易于掌握,只要看信号进货出货就可以了。但KDJ指标又有···
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量化交易回溯测试与真实环境的差异?
回溯测试与真实环境的差异溯测试中的交易环境与真实的交易环境是有一定差异的,这种差异越大,回溯测试的结果用于判断策略效用的能力就越低下。因此,理解回溯测试与真实环境之间···
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量化交易策略的优点?量化交易策略的缺点有哪些?
查尔斯•达尔文( CharlesDarwin)在1859年出版的《物种起源》一书中系统性地阐述了他的进化论思想,认为生物是进化的,而自然选择是生物进化的动力。如果一个有利的变异更能适应···
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量化交易因子选股的基本框架?因子选股的基本框架是什么?
在上一章中,作者介绍了最基本的择时策略以及简单的一次性优化过程。作为与择时策略同样重要的选股策略,其在横截面上的作用与择时策略在时间轴上的作用是量化交易策略的两个重···