1 ARMA时间序列机器特性 下面介绍一种重要的平稳时间序列——ARMA时间序列. ARMA时间序列分为三种: AR模型,auto regressiv model MA模型,moving average model ARMA模型,auto regressive moving average model 可证ARMA时间序列具有遍历性,因此可以通过它的一个样本估计自协方差函数及自相关函数. 2 ARMA.AR.MA模型的基础知识(略) 3 例:随机模拟下列序列,样本容量10000,其中样本符合均值…

利用python分析量化投资问题是现在研究的热点,推荐两份资料用于学习 <Python与量化投资:从基础到实战>主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等,也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题. 参考学习: <量化投资以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战. <Python…

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:mimi 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/451/ 来源:python黑洞网 内容简介 <量化投资:以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战.<量化投资:以Python为工具>一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论.投资组合与量化选股,第4 部分是时间序列简介与配对…

近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域.所谓金融量化,就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现.量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关…

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 微软QLib简介 微软亚洲研究院发布了 AI 量化投资开源平台"微矿 Qlib".Qlib 涵盖了量化投资的全过程,为用户的 AI 算法提供了高性能的底层基础架构,从框架设计上让用户可以更容易地应用 AI 算法来辅助解决量化投资的各个关键问题,比如 Alpha 因子构建.风险预测.市场动态性建模等等. Qlib 覆盖了量化投资的全过程,从底层构造开始就专为 AI 而生,从数据处理到计算力支撑…

http://www.matlabsky.com/thread-43937-1-1.html   <量化投资:以MATLAB为工具>连载(3)基础篇-N分钟学会MATLAB(下)     <量化投资:以MATLAB为工具>简介          <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李…

Python在量化领域的现状 就跟Java在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现. 在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的.从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链. 而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于Python实现和提供服务的.国内后来的其他量化平台,例如RiceQuant和JoinQuant,也主推Python环境.可见…

看<量化投资:以python为工具>这本书,第一部分是python的基础知识.这一部分略读了,只看我还不知道或不熟的. 定义复数 x = complex(2, 5) #2+5j 也可以直接定义 y = 3-6j 用id()可以得到变量的内存地址 python z = 3-6j print(id(y), id(z))python y和z的内存地址是一样的. 531269809744 531269809744 python可以为不可变对象分配固定的内存,减少内存占用. 当两个变量指向同一对象时,i…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30102uylf.html <量化投资:以MATLAB为工具>连载(1)基础篇-N分钟学会MATLAB(上) <量化投资:以MATLAB为工具>简介 <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李洋(faruto)…

[面试思路拓展] 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势.各种实际的背景该如何去预测时间序列? 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢? 传统的做法是提取1.2.3.4.5.7.9.13个单位时间的数据作为特征进行预测: 举个例子进行分析,比如每天都有口香糖的销量,那么如何通过几周的数据预测明天的数据, 就可以选择前1.2.3.4.5.7.14天的数据作为特征,从而预测明天的数据, 通过构建特征,再选择核函数进行预测,其中调参的参数…

Ricequant 量化社区的初衷让各位爱好量化的人士可以碰撞思维,在分享和争辩中学习到有用且实战的量化知识.有赖于各位在社区中贡献满满的干货以及有质量的讨论,从编程入门教学到技术指标再到多因子选股.财务数据分析等,囊括了很多方面的知识. 我在此组织 整理了下社区所发的内容.并分类出来,方便大家更容易找到相应的知识点.此贴会不断地更新 在此感谢很多很多的大大贡献了很多有趣的讨论,由于篇幅原因就不一一列出了.它的成长,有赖于大家的贡献与努力! 下面开始放毒了: Python 入门- Python…

量化投资实际上就是分析数据从而做出决策的过程python数据处理相关模块NumPy:数组批量计算pandas:灵活的表计算Matplotlib:数据可视化 学习目标:用NumPy+pandas+Matplotlib做简单的量化投资框架先介绍一个工具ipython:交互式的python命令行安装:pip3 install ipython可以做为python的命令行工具用,除此之外还有什么高级功能?1,TAB键自动补全2,?:内省.命名空间搜索 a.__*__? 查所有双下划线开头结尾的函数 a.a…

目录: 一.量化投资第三方相关模块 NumPy:数组批量计算 Pandas:表计算与数据分析 Matplotlib:图表绘制 二.IPython的介绍 IPython:和Python一样 三.如何使用Python进行量化投资 自己编写:NumPy+pandas+Matplotlib+…… 在线平台:聚宽.优矿.米筐.Quantopian.…… 开源框架:RQAlpha.QUANTAXIS.…… 我们先来学习一下IPython,上面列举的相关模块后面在谈论 一.IPython基础功能 1.IPyt…

一:金融了解 金融:就是对现有资源进行重新的整合之后,进行价值和利润的等效流通. 金融工具: 股票 期货 黄金 外汇 基金 ............. 股票: 股票是股份公司发给出资人多的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以筹集资金. 股票的作用: 出资证明,证明股东身份,对公司经营发表意见. 公司分红,交易获利 股票的分类: 股票按业绩分类: ----蓝筹股:资本雄厚,信誉优良的公司股票. ----绩优股:业绩优良的公司的股票..…

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势…

年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotrade,重新开始吧.这是一个事件驱动型量化交易框架. 使用pyalgotrade的一大问题是数据获取,其支持从yahoo,谷歌等途径获得数据,但要获取A股数据比较麻烦.还是用tushare获取数据比较方便.但pyalgotrade并不直接支持tushare数据格式.网上有人介绍了将tushare数据转…

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等.本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题.本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础.各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题:量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略…

1 目录 * MATLAB随机数的产生 - Uniform,Normal & Custom distributions * 蒙特卡洛仿真 * 产生股票价格路径 * 期权定价 - 经典公式 - 和蒙特卡洛方法比较 - 方差减小技巧 - Exotic Options * 多变量仿真 - Basket Option - Portfolio Value at Risk 2 重点内容讲解 2.1 蒙特卡洛仿真 - 依赖随机数生成 - rand,randn,randi 注:rand:产生平均分布随机数 ra…

一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析.维基百科中定义如下,金融学中,技术分析是通过对过去市场数据(主要是价格和成交量)的研究预测价格方向的证券分析方法. 下面,我们着重对事后验证过去市场数据的研究,而不是过多低关注对未来股价变动的预测.我们选取的研究目标是标准普尔(S&P)500指数,这是美国股票市场有代表性的指标,包括了许多著名公司的股票,代表着高额的市场资本,而且,该指数也具有高流动性的期货和期权市场. 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信…

Given data: 时间序列数据. Goal:做预测 方法:在滑动窗口中取DWT特征,并验证. 实验验证: Load forcast 数据集. 问题: 小波变换的物理意义是什么? 小波变换的数学意义是什么? 抽取的feature的意义?为什么对预测会有帮助? 滑动窗口的大小应该取多少? 小波函数应该取哪个? 方法1:看代码 安装PyWavelets…

作者: 阿布 阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载 abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook 之前的小节回测示例都是使用美股,本节示例A股市场的回测. 买入因子,卖出因子等依然使用相同的设置,如下所示: # 设置初始资金数 read_cash = 1000000 # 买入因子依然延用向上突破因子 buy_factors = [{'xd': 60, 'class': AbuFactorBuyBreak}, {'xd': 42, 'class': Abu…

用分类算法进行上证指数涨跌预测. 根据今天以前的150个交易日的数据,预测今日股市涨跌. 交叉验证的思想:将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,每个子集都尽可能保持数据分布的一致性,即从D中通过分层抽样来得到.然后,每次用k-1个子集的并集作为训练集,余下的那个子集作为测试集.这样可以获得k组训练/测试集,从而可进行k次训练/测试,最终返回的是这k个测试结果的均值.通常称为"k者交叉验证",常用取值是10. coding:utf-8 用分类算法预测股市涨跌 import pandas…

岭回归 解决某些训练样本线性相关,导致回归结果不稳定的情况. 它是一种用于共线性数据分析的有偏估计回归方法.是一种改良的最小二乘估计法. 在sklearn中使用sklearn.linear_model.Ridge进行. 课程的实例是交通流量预测,我找不到数据文件,从网上自己找个例子吧. 用波士顿房价预测做例子. 先加载数据并放到dataframe里. 用seaborn的pairplot画图看看. 真不错,又会一招.可以看到(最后一行或最后一列)有的属性与房价有明显的关系,而有的没有明显关系. 还…

pandas:数据分析 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.pandas是基于NumPy构建的. pandas的主要功能具备对其功能的数据结构DataFrame.Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据 安装方法:pip install pandas引用方法:import pandas as pd pandas:Series Series是一种类似于一位数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成. 创建方式: pd.Series([4…

0. 第一个量化策略 # 初始化函数,设定基准等等 def initialize(context): set_benchmark('000300.XSHG') g.security = get_index_stocks('000300.XSHG') # 股票池 set_option('use_real_price', True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_…

# coding: utf-8 # In[142]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # In[143]: # 导入数据 titanic = pd.read_csv('train.csv') titanic.head(5) # print(titanic.describe()) # In[144]: titanic['Age'] = titanic['Age'].fillna(titan…

摘要:基本面量化是应用量化研究领域的重头戏,财务数据的整理和加工是基本面量化的第一步.本文梳理了财务数据的基本知识,包括报表类型.数据来源.调整更正和使用原则等,并给出了单季度和TTM数据的计算流程.在本报告的基础上,可以搭建财务因子计算框架,为后续基本面量化研究铺好路. 1.财务数据 经典的有效市场理论认为,公司的一切信息都反映在了股价上面,基本面研究可能并无用武之处.然而近年来各种异象的发现,表明市场并没有那么有效.目前大量研究把精力放在交易数据的挖掘上,像工厂一样制造出了形形色色的因子:反…

有监督学习 常用分类算法 KNN:K近邻分类器.通过计算待分类数据点,与已知数据中所有点的距离,取距离最小的前K个点,根据"少数服从多数"的原则,将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别. 在sklearn中,使用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建K邻近分类器. 选取较大K值,可以减小误差,但可能导致预测错误.选取k值较小,易引起过拟合.一般倾向于选择较小的k值,并使用交叉验证法选取最优的k值. 决策树算法 是一种树形结构分类器,通过顺序询…

# 根据缺口的模式选股买股票 ''' -------------------------------------------- 1.总体回测前要做的事情 initialize(context) 1.1.设置策略参数 ----> 全局常量 1.2.设置中间变量 ----> 全局变量 1.3.设置回测条件 ----> JoinQuant额外需要的 2.每天开盘前选股策略 (下面策略,发现这种股,不容错过) 2.1.设置手续费 2.2.设置可行股票池,比如过滤当日停牌股票 2.3.筛选上市满一…

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