量化投资学习——高频交易数据建模方法·

最新推荐文章于 2025-05-19 16:01:57 发布
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PerMykland于2005年在JASA上发表文章，探讨了使用高精度数据计算波动率的挑战与解决方案，从随机建模出发，提出了一套安全利用高精度数据的方法。

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大师的作品：Per Mykland在2005JASA上发表过一篇文章，专门讲过舍弃数据计算波动率也有遗憾，从底层随机建模开始，实现了一套方法，才把高精度数据安全用上。

机器学习在量化价值投资领域的创新应用模式
AI天才研究院
04-26 726
随着全球金融市场复杂度提升，传统量化价值投资依赖的线性模型（如Fama-French三因子模型）在处理非线性关系、非结构化数据时逐渐显现局限性。本文聚焦机器学习如何突破传统框架，通过算法创新重构价值投资的核心环节——包括基本面分析、因子挖掘、风险建模和组合优化。覆盖从数据预处理到模型部署的全流程，重点解析监督学习、无监督学习、深度学习在金融场景的适配性。
机器学习、数据科学与金融行业 系列四：智能投顾、量化投资与机器学习
weixin_43171270的博客
10-30 2498
机器学习、数据科学与金融行业 系列四：智能投顾、量化投资与机器学习 难点不在于没有新思维，而在于无法摆脱陈旧思想的束缚。—— 巴菲特 历史不会重演，但却有韵律。—— 马克吐温 我可以计算出天体的运动和距离，却无法计算出人类内心的疯狂。—— 牛顿     2017年Statista的官方报告中指出：智能投顾产品管理着超过2240亿美元的资产，且这个数字预计会...
高频交易和金融建模手册
02-02
高频交易和金融建模手册（高清全英文有目录）Handbook of High-Frequency Trading and Modeling in Finance [1 ed.].pdf
高频交易的思路模型简介
小壁虎的春天
04-14 5501
高频交易凭借其巨大的获利空间，已经席卷了欧美金融市场。根据美国的Alpha杂志，2009年2月的Aite Group报告就已经指出：在美国所有交易所的交易量中，高频交易已经达到60%的份额。 根据媒体报道，光大“乌龙指”事件也是其自营盘运行的高频交易程序产生错误，导致极端事件的发生。高频交易虽然已经频繁进入人们的视野，但是帮助投资者理解高频交易方法的资料却很少。下面，我将结合自己的经验和国内外文...
高频交易和金融建模手册：为您提供金融领域的技术利器
最新发布
gitblog_06735的博客
05-19 847
高频交易和金融建模手册：为您提供金融领域的技术利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 高频交易和金融建模手册：项目的核心功能/场景 一本涵盖高频交易和金融建模知识的专业指南。 项目介绍 在金融科技迅速发展的今天，高频交易和金融建模已成为金融市场的重要组成部分。《高频交易和金融建模手册》是一本全面而详尽的资源书籍，旨在为金融工程师、量化分析师、高频交易员以及金融研究人...
运用matlab开发高频交易算法,数学建模论文 高频交易算法
weixin_39580124的博客
03-21 749
2012年东华大学数学建模竞赛论文赛题编号(高频交易算法设计参赛队号：参赛队员：2012年5月21日摘要高频交易算法利用计算机在上千个股票，上万个期权，每时每刻的交易数据中，筛选出合适的交易对象，立即交易，短时间后有利可图即卖出。如反向，也可即时止损。本文以稳定盈利为目标，以移动平均值函数为基础，运用matlab设计程序算法，并调用相关的函数扫描算法，设计一个高频交易算法，利用扫描程序与变化图像获...
量化交易之设计模式篇 - 观察者模式
02-28 182
#include <thread> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; /* * 观察者模式 * 定义了一种一对多的关系, 当多个观察对象同时监听一个主体对象, 主体对象发生变化时, 会通知所有的观察者, 使他们能够更新自己 */ class Secretary; class StockObserver { public: StockObserver(string name.
量化投资学习必读书目（一）——《高频交易》
YSQUANT的博客
05-30 2998
量化投资学习必读书目（一）——《高频交易》 作者艾琳·奥尔德里奇（Irene Aldridge），ABLE阿尔法交易有限公司的合伙人以及量化投资组合经理。ABLE阿尔法是一家专业使用高频系统交易策略的专属投资公司。 《高频交易》是第一本从“怎么办”的角度讲述如何建立高频系统的著作。本书对高频交易的讨论深度足够帮助读者处理手边的问题。本书涉及内容较多，但均是浅尝辄止，探究不是很深，可以作为量化投资...
【量化交易】编程语言与数据处理
在路上的专栏
12-10 1868
在量化投资中，编程语言和数据处理技术至关重要。它们不仅帮助投资者自动化交易策略，还能高效处理海量金融数据。本文将介绍量化投资中常用的两种编程语言——Python与R语言，分析它们在数据处理、分析以及算法实现中的优势和使用场景。通过案例和代码示例，您将理解为什么这两种语言成为量化投资领域的主流选择，并帮助您决定在哪些场景中选择最合适的编程工具。
量化进阶-《python与量化投资从基础到实战》——常用的量化策略及其实现
qq_47326711的博客
10-07 4663
python与量化投资从基础到实战——常用的量化策略及其实现)
当深度学习遇上量化交易——模型篇
Paper weekly
06-04 6032
©PaperWeekly 原创 ·作者｜桑运鑫学校｜上海交通大学硕士生研究方向｜图神经网络在金融领域的应用本文介绍三篇从模型层面着手解决股价预测问题的顶会文章。IJCAI 2019论文...
基于数据挖掘的量化交易系统设计
07-30
基于数据挖掘的量化交易系统设计，通过使用数据挖掘的相关方法设计一个可行的量化交易系统
金融高频数据时间序列建模：回顾与展望
01-15
金融高频数据时间序列建模：回顾与展望，王许，郭名媛，金融高频数据计量经济学是自20世纪90年代以来金融计量学的一个重要研究领域。本文首先回顾了近二十年高频数据建模领域主要的研究�
SGX-Full-OrderBook-Tick-Data-Trading-Strategy：使用数据科学方法（机器学习）在完整的订单簿记号数据上提供高频交易（HFT）策略的解决方案
02-04
SGX-Full-OrderBook-Tick-Data-Trading-Strategy：使用数据科学方法（机器学习）在完整的订单簿记号数据上提供高频交易（HFT）策略的解决方案
使用机器学习技术预测高频股票价格-研究论文
06-10
本文解决了基于机器学习方法使用高频数据预测股票价格的问题。 我们在本文中研究了两件事（1）在寻找最佳样本内经验损失最小化器的过程中，根据所提出的评估措施，比较具有给定回溯参数的所选函数类之间的预测性能（2）比较在获得从交易和报价 (TAQ) 数据中提取的一组引入的高频数据特征后，通过更改金融时间序列数据的采样频率来分析这些结果。 对于 TAQ 数据的分析，特征工程涉及 56 个相关特征的计算，包括市场微观结构、统计和技术指标特征。 进行重新估计以提高数据模型的预测精度，以获得每个移动窗口的预测值。 另一方面，算法模型的使用无需重新估计实际问题，因为训练模型所花费的时间通常大于数据的采样频率。 此外，还引入了回溯参数来切断不相关的很久以前的历史数据。 在实验中选择的函数类中，结果表明 PCA 回归在给定采样频率（即 3 分钟、5 分钟等）的 NASDAQ100 指数和 TAQ 数据的平均方向准确度和简单回溯测试方面表现最好. 与之前使用 NASDAQ100 的研究相比，结果表明重新估计和正确选择的回溯参数提高了建议评估措施的预测性能。 当谈到最大回撤时，这是一个对风险管理至关重要的衡量标准，DA-RNN 呈现了最小值，因此是所有时间频率的 TAQ 数据表现最好的模型。 我们还提供了 DM 统计数据，其零假设是任何两个给定模型的预测值的准确性不会不同。 对于所有采样频率的 TAQ 数据，有证据表明在比较 PCA 回归和 DA-RNN 模型时我们不能拒绝原假设。 大量实验提供了使用高频时间序列数据正确评估最佳样本内经验损失最小化器的预测性能的见解。
Ilan-TrioKS v1.45高频交易（加中文编辑））
08-19
高频交易1.45版，中间改了错误，部分加了中文解释，测试过震荡行情好用，不能用在趋势行情，震荡行情不设止损资金增长较快，设止损风险就小，一般开1分钟来做
运用matlab开发高频交易算法,数学建模论文高频交易算法.doc
weixin_34388311的博客
03-21 607
数学建模论文高频交易算法.doc 2012年东华大学数学建模竞赛论文赛题编号(A)高频交易算法设计参赛队号DHUMCM2012148参赛队员贾硕果(信息与科学技术学院，自动化1002，100901216)徐美琪(信息与科学技术学院，自动化1002，100901205)魏子涵(信息与科学技术学院，自动化1003，100901120)2012年5月21日摘要高频交易算法利用计算机在上千个股票，上万个期...
量化交易之设计模式篇 - 组合模式
02-28 211
// // Created by win10 on 2021/11/16. // #include <thread> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; /* * 组合模式 */ class Component { public: Component(string str): m_name(str) {} virtual void add(Component* c.
量化交易之设计模式篇 - 策略模式
02-27 266
// // Created by win10 on 2021/11/16. // #include <thread> #include <iostream> using namespace std; // 策略基类 class COperation { public: COperation() = default; virtual ~COperation() = default; virtual double getResult() = 0; pro.
量化投资探索：多因子模型解析与实战
量化投资是一种基于数学模型和大量数据进行投资决策的方法，包括但不限于事件驱动策略、行业轮动、高频交易、风险控制等。其中，多因子模型是量化投资的重要组成部分，它旨在定量地控制股票组合的收益和风险。 2. ...
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