投资中有一个常规的特点,即投资标的的预期报酬越高,投资人所能忍受的波动风险越高:反之,预期报酬越低,波动风险也越低.所以理性的投资人选择投资标的与投资组合的主要目的为:在固定所能承受的风险下,追求最大的报酬:或在固定的预期报酬下,追求最低的风险. 1990年度诺贝尔经济学奖得主威廉-夏普(William Sharpe)以投资学最重要的理论基础CAPM(Capital Asset Pricing Model,资本资产定价模式)为出发,发展出名闻遐迩的夏普比率(Sharpe Ratio),用以衡量金…

从历史上的金融说起,介绍金融的基本知识.理念.大事.重要人物.也有一些A股投资策略和A股政策点评. 引用了不少学术研究成果做证据.讲历史的部分,功力比专业历史学者稍逊,毕竟这不是作者的专业. 我读后认为书中重要的有趣的信息是下面几点: 1:在中世纪,犹太人是唯一可以合法有息放贷的群体,持续1000年: 2:中国的客家人同样得不到耕地,只能走科举.经商的道路: 3:新教接受有息放贷,导致新教国家经济更繁荣: 4:为什么基金的业绩还会出现“风水轮流转”的情况呢?最主要的原因是没有一种投资风格是总能赢…

Basic Concepts Terms Descriptive Statistics Describes the important aspects of large data sets. 统计 概率 分布 Inferential statistics Involves making forecasts, estimates, or judgments about a larger group from the smaller group. 预测 估计 判断 Measurement scale…

前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才 了解不同类型的机器学习 有监督学习 vs 无监督学习 迭代和评估 偏差方差权衡 结合有监督学习和无监督学习(半监督学习) 了解机器学习语言和工具集 开源 vs 专有系统和软件 Python vs R vs Matlab 库和框架 了解神经网络 了解金融基本概念 了解股票交易 了解时间序列数据 了解金融分析 金融领域机器学习案例研究 信号生成和测试 特征工程 人工智能算法交易 数量贸易预测 针对资产组合管理的…

更多来自:   www.vipcoursea.com   Ethics 部分 Objective of codes and standard:永远是为了maintain public trust in 1.Financial market  2.Investment profession 6个code of ethics 1.Code 1—ethics and pertinent d persons a. 2.Code 2---primacy of client’s interest a.Int…

英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中.股价数据是典型的时间序列数据. 什么是序列数据呢?语音.文字等这些前后关联.存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据. 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别.阅读理解.机器翻译等任务上取得了惊人的成就. 具体怎么操作?效果又如何呢?来看文摘菌今天带来的这篇深度学习炒股指南. 对…

Statistical Concepts and Market Returns Categories of statistics Descriptive statistics: used to summarize the important characteristics of large data sets. Inferential statistics: pertain to the procedures used to make forecasts, estimates, or judgm…

Risk and Performance Metrics 风险和性能指标 The risk and performance metrics are summarizing values calculated by Zipline when running a simulation. These metrics can be about the performance of an algorithm, like returns or cash flow, or the riskiness of a…

概述 量化中,我们经常会遇到各种量化指标的计算,对于zipline来说,也会对这部分计算进行处理,由于指标计算的通用性比较强,所以,zipline单独封装了 empyrical 这个模块,可以处理类似的计算,由于这个模块并不依赖其它zipline模块,我们可以在我么的项目中单独使用它. 安装 pip install empyrical 它会依赖安装 numpy, scipy, pandas 等模块 使用 导入 from empyrical import ( alpha, beta, alpha_…

过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不可避免的现象.然而为了追求策略的稳定性,我们应当尽可能地使过拟合风险最小化.     为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险,David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为<THE PROBABILITY OF BACKTEST OVERFITTING>的文章,给出了一种估计…