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RSS订阅原创 线性模型：从风险因素到资产回报预测
这篇文章介绍了线性模型及其在金融领域中的应用。线性模型是一种广泛使用的假设类，因为它们可以高效地训练，对嘈杂的金融数据相对稳健，并与金融理论有强烈的联系。线性模型直观、易于解释，并且通常能够很好地拟合数据或至少提供良好的基准。文章介绍了多种线性模型，包括广义线性模型、鲁棒估计方法和收缩方法。广义线性模型通过允许响应变量采用除正态分布以外的误差分布来扩大应用范围。鲁棒估计方法则允许进行统计推断，即使数据违反基线假设。收缩方法旨在提高线性模型的预测性能。
2023-06-10 23:08:56
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原创 量化投资：寻找Alpha
定义投资范围是制定投资策略的重要一步，它确定了投资者可以选择的资产和市场。下面是定义投资范围的一些步骤：投资目标：首先明确你的投资目标。确定你希望通过投资实现的长期目标，例如资本增值、收益稳定性、风险控制等。投资策略类型：确定你的投资策略类型，例如价值投资、成长投资、指数投资、技术分析等。这将有助于缩小投资范围，并选择适合的资产类别。资产类别：确定你打算投资的资产类别。常见的资产类别包括股票、债券、大宗商品、房地产、外汇等。根据你的投资目标和风险承受能力，选择适当的资产类别。
2023-05-30 00:39:28
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原创 量化投资：机器学习工作流
这篇文本是关于机器学习工作流程的介绍。它讨论了如何使用各种监督和无监督的机器学习模型进行交易，并介绍了这些模型的应用场景和使用Python库的方法。这些模型包括线性模型、广义加法模型、集成模型、降维和聚类的无监督模型、神经网络模型和强化学习模型。文章还介绍了如何将这些模型嵌入到交易策略中，并优化投资组合和评估策略表现的方法。文章还讨论了监督和无监督学习的区别，以及算法交易的用例。最后，文章还提供了一些方法来诊断模型中的错误，如过度拟合，并提高模型的性能。
2023-05-28 12:16:26
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原创 量化投资：股票投资组合优化与评估
这个文本主要讨论了投资组合优化和表现评估。为了在市场条件下测试策略，需要模拟算法进行交易并验证其表现。策略评估包括针对历史数据的回测来优化策略参数和针对新的样本数据进行的前向测试来验证样本内表现。目标是避免将策略定制到特定过去情况下的虚假发现。在投资组合背景下，正的资产回报可以抵消负的价格波动。一个资产的正的价格变化更可能抵消另一个资产的损失，两个位置之间的相关性越低，这种情况就越可能发生。
2023-05-27 22:26:37
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原创 量化投资：如何将数据转换为因子
这段文本介绍了如何将数据转换为因子。它使用了pandas、statsmodels和matplotlib等Python库来处理时间序列数据。首先，它从Quandl的股票价格数据集中加载数据，并将其转换为月度收益率。然后，它计算了历史收益率，并将其标准化和修剪为[1％，99％]的范围内。最后，它根据收益率的长度（1到12个月）创建了六个复合月度收益率因子。这些因子可以用于量化投资策略的开发和测试。
2023-05-24 17:57:15
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原创 算法交易：寻找Alpha Factor
算法交易策略是由指示信号驱动的，这些信号指示何时买入或卖出资产，以相对于基准（如指数）产生超额回报。资产回报中无法通过与基准相关的暴露来解释的部分被称为Alpha，因此旨在产生这种不相关回报的信号也被称为Alpha因子。如果您已经熟悉机器学习，您可能知道特征工程是成功预测的关键要素。在交易中也不例外。然而，投资领域特别丰富于几十年来关于市场运作方式以及哪些特征可能比其他特征更好地解释或预测价格走势的研究。本章提供了一个概述，作为您自己搜索Alpha因子的起点。
2023-05-22 23:32:48
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原创 机器学习在量化投资的应用
这篇文章介绍了机器学习在交易中的应用。算法交易依赖于计算机程序执行算法来自动化交易策略的某些或所有元素。机器学习涉及从数据中学习规则或模式以实现目标，如最小化预测误差。本书的示例将说明如何使用机器学习算法从数据中提取信息，支持或自动化关键投资活动，包括观察市场、分析数据以形成对未来的预期并决定下单买入或卖出，以及管理由此产生的投资组合以产生相对于风险的有吸引力的回报。最终，积极投资管理的目标是产生Alpha，即超过用于评估的基准组合回报。
2023-05-12 16:54:54
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