CTA策略之--基于Bollinger通道的日频商品期货趋势策略

引言

目前国内CTA策略和基金发展的如火如荼,截止2021年初,全球对冲基金行业管理的总资产为8263亿美元,其中CTA基金的总资产高达3015亿美元

截至最新数据,目前国内私募中有接近7000只产品正在使用CTA策略,其规模的扩张速度是令人震惊的。同时令人关注的即是他扩张速度的背后惊人的

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Stockranker评分的另类用法

策略逻辑

Stockranker是专为选股量化而设计的机器学习算法,其选股思路是根据训练得到的模型,计算股票池中股票的当日评分,根据评分对股票池中的股票进行排序,排序靠前的股票就是当日选出的股票。

这种选股逻辑意味着不论股票的评分是多少,只要排序靠前就能被选中。实际上排序靠前股票的评分有不小

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5-16直播 华泰模型搭建-后续等GPU定时任务开了会全部跑通

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开源证券-理想反转

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DeepAlpha短周期因子研究系列之:DNN在量化选股中的应用


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DeepAlpha短周期因子系列研究之:GATs在量化选股中的应用

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量化机器学习系列分享(一)机器学习介绍与线性回归模型

1. 人工智能与机器学习的概念

1.1 人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门研究如何使计算机系统具备类似于人类智能的能力的领域

人工智能的子领域示例:

  1. 机器学习:机器学习是人工智能的子领域,用于从数据中学习并改善系统性

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CTA多因子研究系列探索--期限结构因子

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如何用量化的方法诊断个股

前言

我们常用量化投资的方式预测未来可以交易的个股,从而获取最大收益。但能不能反其道而行之,通过量化的形式诊断个股:判断是否可以买入?仓位如何设置最合理?

对于资深投资者来说,可以根据历史交易经验,结合该股的特性及大盘环境,判断在这类情况下股票的胜率及收益如何,以此作为买入决策。

但有个

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DeepAlpha短周期因子系列研究之:CNN在量化选股中的应用

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DeepAlpha短周期因子研究系列之:LSTM在量化选股中的应用

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AI量化攻略:交易经验or因子分析

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大跌行情下的量化策略

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高频因子构建:5、进阶玩法之数据降频

这一文档中我们将展示将1分钟行情降频为5分钟、10分钟、15分钟、30分钟、60分钟

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策略源码:

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德邦证券-FamaFrench三因子模型A股市场实证

复现研报原文:

研报1:

[/wiki/static/upload/02/028fac5d-a33a-43a4-b7aa-4e273234aed3.pdf](/wiki/static/upload/02/028fac5d-a33a-43a4-b7aa-4e273234aed3.pd

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