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#量化交易#
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量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响。
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jenny09
04 Sep 2019
【干货分享从零开始学量化】阿尔法策略解读
一、阿尔法(ALPHA)策略 1.什么是阿尔法(ALPHA)策略? 现代金融理论则认为,证券投资者所获得的收益分为两部分:来自市场的平均收益(即Beta收益)以及独立于市场的超额收益(即alpha收益)。近年来,随着大牛市行情的消失以及结构性行情的到来,个股出现严重分化的现象屡出不穷,许多投资者渐渐把目光投向了个股的alpha收益,因此专门寻找alpha收益的alpha策略也开始兴起,相比传统的投资策略,阿尔法策略具有更强的主动性,投资者不再被动等待交易时机,而是通过主动选取具备Alpha正收益的股票,随时进场进行交易。由于阿尔法策略是一种中性策略,因此投资者在弱势和振荡行情中也能获得稳定收益
能骑骏马鸣金鞭
27 Jun 2019
量化交易的进阶——商品期货如何有效控制回撤
前言 衡量一个策略是否可行,时间跨度至少要经历一个牛熊市。你不能在行情好的时候,就断定一个策略的好坏,事实上在行情好的时候,大部分策略都有很好的表现。 之前听过一句话,好的策略不是比谁赚钱赚得更多,而是比亏钱的时候谁亏得更少。那么,控制最大回撤的意义远大于收益。所谓只有在潮水退去时,你才会知道谁一直在裸泳。 NO.2 QUANT.LA 量化干货聚集地 概述 最大回撤率是检验策略的重要参考之一,但很多时候,新手更愿意关注收益率和资金曲线,很多时候策略的缺陷都被这些掩饰了。如果最大回撤率一直控制在较低水平,那么最明显的两个好处就是:第一,可以保护好前期的盈利;其二,净值可以较快地重新回到原来的
普罗旺斯的田野
20 Jun 2019
量化策略中常见的七种错误,你犯了几种?
本文探讨了量化投资新手在执行回测和建立量化模型时应时刻注意的七个“大坑”。其中,有些误区可能很常见,但其影响力却往往被人忽略,有些误区可能在学术界和实践者的研究中司空见惯,通常我们也把他们视为理所当然。 1、幸存者偏差(Survivorship bias) 幸存者偏差是投资者面对的最普遍问题之一,而且很多人都知道幸存者偏差的存在,但很少人重视它所产生的效果。我们在回测的时候倾向于只使用当前尚存在的公司,这就意味我们剔除了那些因为破产、重组而退市的公司的所产生的影响。 在对历史数据进行调整时,一些破产、退市、表现不佳的股票定期都会被剔除。而这些被剔除的股票没有出现在你策略的股票池里,也就是说对过
-THE END-
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