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作者:石川| 公众号专栏作者 | 量信投资 创始合伙人,清华大学学士、硕士,麻省理工学院博士;精通各种概率模型和统计方法,擅长不确定性随机系统的建模及优化。知乎...
这一两年,二级市场开始呈现出一种万物皆可多因子的态势,基金、行业、债券、转债,能想到的品种,都开始往上套,毕竟股票上想再做创新很难,但换个品种复制一遍,相对容易...
摘要:BigQuant平台上的 StockRanker 算法在选股方面有不俗的表现,模型在 15、16 年的回测收益率也很高 (使用默认因子收益率就达到 17...
选自Medium 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 近日,Medium 上出现了一篇题为《Neural networks for algorithmic tra...
本期翻译:LIN | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列:
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保...
之前做了很多因子测试的工作,但一直没有总结,感觉很凌乱,决定花时间把这部分东西写一写,温故知新,也为后续学习打基础。首先写一下单因子测试部分,分三篇,数据预处理...
之前两篇分别总结了因子数据的预处理和单因子测试的分层测试法,本篇总结回归测试法,相较于分层测试法,回归测试法更简洁。
本文总结单因子测试的分层测试法。与回归法相比,分层测试法相对繁琐,但能展示更多细节。 分层测试法的思路是在统一的规则下, 利用单因子构建投资组合进行回测,然后对...
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TA 很懒,什么都没有留下╮(╯_╰)╭