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

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

欢迎大家订阅<教你用 Python 进阶量化交易>专栏!为了能够提供给大家更轻松的学习过程,笔者在专栏内容之外已陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容,目前已推出如下扩展篇: 在第一篇<管理概率==理性交易>中笔者结合一个简单的市场模型介绍了为什么在没有概率优势的前提下参与交易会亏钱,其实股票交易和玩一个游戏.做一个项目理念是相通的,需要章法.需要制定策略,否则就和抛硬币赌博一样一样的,用量化交易可以帮助我们管理好概率,更理性的去下单. 在第二篇<线性回归拟合股价沉浮&g

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现(C++和python) 原文地址:http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/72830003 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.embo

题目描述 applepi 训练了一个可以自动在股票市场进行量化交易的模型.通常来说,applepi 写出的模型,你懂得,就好比一架印钞机.不过为了谨慎起见,applepi还是想先检查一下模型的效果.applpie 收集了“塞帕思股份(surpass)”在最近的连续 N 天内的价格.在每一天中,他可以做如下事情之一: 1. 睡(把)觉(妹). 2. 以当天的价格作为成交价买入 1 股“塞帕思”的股票. 3. 以当天的价格作为成交价卖出 1 股“塞帕思”的股票. 最初 applepi 不持有该股票.

http://www.newsmth.NET/nForum/#!article/Python/128763 最近程序化交易很热,量化也是我很感兴趣的一块. 国内量化交易的平台有几家,我个人比较喜欢用的是JoinQuant,里面有篇干货贴分享给大家,希望对各位有帮助.       =========================== 量化交易策略 ===========================   价值投资 成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/

资料整理: 1.python量化的一个github 代码 2.原理 + python基础 讲解 3.目前发现不错的两个量化交易 学习平台: 聚宽和优矿在量化交易都是在15年线上布局的,聚宽是15年的新web网站,通联是13年成立的数据业务模块 合作方强大一些.都是涉及股票证券期货,优矿在数字货币上只有简单的市值接口 聚宽 文字叙述为主https://www.joinquant.com/ a.初识量化交易  b.量化交易策略基本框架  c.python基本语法与变量 优矿 视频教学 https:/

一.摘要 为什么需要量化交易? 量化交易是做什么? 量化交易的价值何在? 做量化交易需要什么? 聚宽是什么? 零基础如何快速入门量化交易? 自测与自学 二.量化交易比传统交易强多少? 它能让你的交易效率提高百倍,量化交易之于传统交易方法,如同大型收割机之于锄头镰刀,机枪大炮之于刀剑棍棒.    也就是是说,传统交易方法是这样的 而量化交易是这样的: 在金融最为发达的美国,量化交易已大行其道,占据了70%以上的股市成交量.可以说量化交易是未来的趋势.当然,只言片语不能解释清楚,接下来,我们具体地介

摘要 策略编写的基本框架及其实现 回测的含义及其实现 初步学习解决代码错误 周期循环的开始时间 自测与自学 通过前文对量化交易有了一个基本认识之后,我们开始学习做量化交易.毕竟就像学游泳,有些东西讲是讲不懂,做过就会懂. 由于本教程是基于聚宽量化交易平台(www.joinquant.com),所以为了后续的学习,最好去注册一个聚宽量化交易平台的账号. 一.策略编写的基本框架及其实现 1.从一个非常简单的交易策略开始 先看一个非常简单的交易策略: 每天买100股的平安银行. 为了让这个策略能让计算

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******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

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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

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

3. 量化交易策略 * 输入数据 - 只取最原始可靠的,如 * date * open * high * low * close * volume * 输出数据 - 根据数理统计取权重,把 o, h, l, c 四价合一,如 * w_price_ = o * ? + h * ? + l * ? + c * ? * w_price_ma_ = (w_price[0] * ? + ...) / ? * 数据比率 - 只用比率不用市价 * w_rate_[i] = w_price_[i] / w_pr

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data