- 博客(28)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 量化投资实战（三）之配对交易策略--最短距离法
配对交易（Pairing Trading）是指八十年代中期华尔街著名投行Morgan Stanley的数量交易员Nunzio Tartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略，其成员主要是物理学家、数学家、以及计算机学家。
2024-03-07 07:53:19
2570
4
原创 量化投资实战（二）之KDJ交易策略
KDJ指标又叫随机指标，是一种相当新颖、实用的技术分析指标，它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具
2020-04-26 15:17:33
15780
13
原创 量化投资基础（四）之AR、MA、ARMA与ARIMA模型
时间序列经典模型主要有：自回归模型、 移动回归模型、移动自回归模型和差分移动自回归模型。本案例主要介绍这四种模型的基本原理以及以沪深300指数收盘价数据为例，探讨如何使用Python对平稳时间序列进行建模和预测分析。
2024-08-06 11:43:28
1543
原创 量化投资基础（二）之CAPM模型
资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model,CAPM）是由美国经济学家 威廉·夏普（William Sharpe）于20世纪60年代基于 马科维茨 现代投资组合理论（均值-方差模型）率先提出来的。后来经过了 林特纳（John Lintner）、特雷诺（Jack Treynor）和 莫辛（Jan Mossin）等人发展而逐步形成的研究 证券市场 中资产的 预期收益 和 风险 之间关系的理论体系，是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于 投资决策 和 公司理财 等领域。
2024-07-16 16:45:11
1952
原创 量化投资基础（三）之Fama-French 三因子模型（2）
本案例主要利用中国股市标的基础数据集通过三因子公式计算对应的三因子数据集，然后选取中国股市中的标的建立三因子回归模型，并给出了两种评价结果。
2024-07-16 11:48:16
1102
原创 量化投资基础（三）之Fama-French 三因子模型（1）
Fama 和 French 从可以解释股票收益率的众多因素中提取出3个重要的影响因子（特征工程），即 **市场风险溢酬因子**、**市值因子** 和 **账面市值比因子**，仿照 CAPM模型 用这3个因子建立起线性模型来解释股票的收益率，这就是著名的 **Fama-French三因子模型** (Fama-French Three Factor Model ) 。
2024-07-16 11:33:40
3022
原创 量化投资基础（一）之Black-Litterman模型
本案例主要介绍了均值--方差模型的改进模型BL模型，并给出了实证分析，分析结果表明该策略还是不错的！
2024-07-15 16:47:44
1888
原创 量化投资基础（一）之均值方差模型一
本案例主要介绍了均值-方差模型然后通过Python语言实现了均值-方差模型，并把均值-方差模型的投资组合策略与随机配置投资组合策略进行了对比分析，结果发现在长期时间内均值-方差模型配置投资组合比随机配置投资组合更胜一筹。
2024-07-15 12:35:35
2303
原创 量化投资实战（四）之RSI交易策略
相对强弱指标（ Relative Strength Index，RSI）最早被用于期货交易中，后来人们发现用该指标来指导股票市场投资效果也十分不错，并对该指标的特点不断进行归纳和总结。现在，RSI已经成为被投资者应用最广泛的技术指标之一。
2024-03-14 08:55:45
2570
原创 量化投资实战（三）之配对交易策略--协整模型法
协整方法（Cointegration method）是由 Granger（1987）提出的，已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一。
2024-03-08 16:15:23
2616
3
原创 量化投资实战（一）之K线图策略
K 线图（Candlestick Charts）又称为“蜡烛图”、“阴线图”等。股市及期货市场中的 K 线图的画法包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价，所有的 K 线都是围绕这四个数据展开，反映大势的状况和价格信息。如果把每日的 K 线图放在一张纸上，就能得到日 K 线图，同样也可画出周 K 线图、月 K 线图。第 1 个（前一期）红色蜡烛实体：收盘价高于开盘价；第 2 个（当前期）绿色蜡烛实体：收盘价低于开盘价；第 2 天（当前期）的开盘价高于第 1 天（前一期）的收盘价；
2024-03-01 08:28:47
3756
1
原创 机器学习系列之决策树（CART@PyQuant）
点赞、关注再看，养成良好习惯Life is short, U need Python0. 前言经过近一个月的时间系统地学习了机器学习几乎所有模型以及深度学习相关模型，后期计划会陆续登陆优快云，敬请期待！鉴于这两天反复修改CART决策树，立志做到 “零入门的学生” 能看明白，所以才敢登录优快云，如有不妥之处，请博友留言批评指正，博主将将尽快核实并做出相应修改！！1. 概述CART（Classification and Regression Tree,CART）即分类与回归树，该模型由
2021-12-23 09:23:20
1270
1
原创 数据处理之缺失值填充
首先对数据缺失的原因、类型以及处理方法做一个简单地总结，如下图所示：当缺失值的个数只占整体很小一部分的时候，可直接删除缺失值（行）。但是如果缺失值占比比较大，这种直接删除缺失值的处理方法就会丢失重要信息。直接删除法处理缺失值时，需要检测样本总体中缺失值的个数。Python中统计缺失值的方法如下（下面结合具体数据集，直接上代码）：3. 前填充/后填充通常可以根据样本之间的相似性（中心趋势）填补缺失值，通常使用能代表变量中心趋势的值进行填补，代表变量中心趋势的指标包括 平均值(mean)、中位数
2020-04-18 18:42:44
32565
6
原创 Win10下安装Spark（Python+Local版+非虚拟机版）
由于大部分学生用的都是windows系统，而且博主也是windows系统，所以想在win10上安装Spark学习大数据分析，于是开始搜索相关的文章，通过亲自挖坑Spark学习发现大多博文都比较混乱（但是自己却学会了相关很多知识），结合实际情况博主认为大家有一下四类需求（因为博主比较熟悉Python，所以只分析Python语言版，至于Scala语言版可以查询相关文献资料）：（1）Win10下安装Spark（Python+Local版+非虚拟机版）：Local版即单机版，也就是说用户无需集群版（事实上，仅仅做
2020-03-26 13:47:23
1293
1
原创 Python爬取新冠肺炎实时数据及其可视化分析
以上就是通过Python爬取新冠肺炎数据并进行可视化分析的实战案例，由于时间关系暂时先分析到这里，后续将会对河南省不同时期的新冠肺炎历史数据进行可视化分析（利用PyEcharts包进行动态图分析）！其数据包括当日数据（today）和累计数据（total），confirm表示确诊、suspect表示疑似、dead表示死亡、heal表示治愈。通过分析url地址、请求方法、参数及响应格式，可以获取Json数据，注意url需要增加一个时间戳。培养学生爬取网站数据以及数据清洗、加工处理的能力。提高学生动手实践能力。
2020-03-11 17:25:06
30500
41
原创 苹果公司股票价格时间序列的可视化分析
结合上一个图，我们看出，虽然股票的价格升高，但是股票的成交量降低，所以由这两个图不能很明确的体现股票真正价值的变化，其股票价格的升高，可能是由于货币价值的变化，通货膨胀等，具体原因需要结合更多的数据集进行分析。我们看到柱状图与直方图的形状很相似，但是实际上的含义及用处并不一样，直方图主要表示频率分布，其x轴为定量数据，而柱状图展示的是大小的比较，其x轴变量是分类数据。图二展示了，当有特征变量加入之后，收盘价格的分布情况，图三为图二的升级版，将特征变量分布在小提琴图的两侧；用于观察数据的分布。
2020-03-03 18:47:21
4458
1
原创 量化投资基础之常见金融数据读取方式（端口）
作为投资者，尤其是量化投资者，时常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，即所谓的分散投资策略。于是，从中可以看出分散投资可以降低投资风险，但是，投资者面对几千种各式各样的篮子，选择哪一个篮子，然后每个篮子该放多少个鸡蛋，大多数投资者仅仅凭自己的感觉或者一时冲动；另外，即使投资者选对篮子且鸡蛋数量也控制的很好，可是何时把手里的鸡蛋换成超额收益又是跟着感觉走。针对上述种种问题，量化投资破壳而出，专门解决上述问题的一种工具。
2020-02-28 09:36:18
5977
3
原创 Git入门（三）之Windows系统下配置gitee密钥
码云（gitee）提供了基于SSH协议的Git服务，在使用SSH协议访问仓库仓库之前，需要先配置好账户/仓库的SSH公钥。：Git入门（四）之 XXXXXXXXXXXXXXXX。Git工具安装完成后（具体下载安装请。
2020-02-26 16:25:55
3195
1
原创 Git入门（二）之Windows系统下本地仓库 push 到gitee仓库？
cd : change directory的简写，改变目录的意思，就是切换到哪个目录下， 如 cd D:\GitWorkSpace 切换 D 盘下面的GitWorkSpace目录。尤其当用cd 进入文件夹时可以使用通配符* （比如，cd G*） ， 如果D盘下只有一个G开头的文件夹时就会进入到这个文件夹。（必须保证文件和目标文件夹在同一目录下）点击开始菜单，找到Git文件夹，下面三个按钮：Git Bash、Git CMD(Deprecated)、Git GUI。（3）码云（gitee，远程存储平台）。
2020-02-26 15:38:05
760
1
原创 Git入门（一）之Windows系统下gitee仓库--本地仓库--修改仓库--gitee仓库？
早已注册过github账号了，当时迫于全英文网站看起来费劲（关键是还不打算用，所以不想花时间去认真学习），然而借助于疫情封闭期间以及开始在优快云上写自己的博文（当然最主要是在以后的教学过程中会用到博主缩写的博文），学习无止境啊，发现有好多想学的东西（哎，苦于年事已高，精力有限。。哈哈。。。
2020-02-25 19:22:54
6369
1
原创 还在初选编程语言犹豫不决嘛？
经常碰到学生说自己准备深入想学一门编程语言，但是课堂上接触到的语言除了会考试外，基本很少写程序做项目或者数据分析、数据挖掘等实战案例（主要涉及到数学与统计学院等理科和金融专业学生），所以考试过后大多数学生都忘的差不多了（都还给了敬爱的老师了，毕竟好借好还嘛！呜呼哀哉！！那么作为这些初学者要想系统深入学习一门对口或者跨专业的编程语言，到底该做出如何选择呢？不要慌，下面博主给你推送几个热门编程语言之父的介绍吧，相信你看后会做出英明的抉择！不在啰嗦，言归正传了。
2020-02-24 10:23:19
921
2
原创 自然语言处理（一）之读取PDF文档生成词云图
最近超星学习通课程需要几个封面图片（模板图片不满意，无法和课程匹配），于是想着自己做几个词云图，然而本人自然语言处理知识接触不多（虽然也很感兴趣），于是静静坐下来花了半天稍微系统地学习了一下如何制作词云图（从读取本地TXT文档到本地读取PDF文档，以及在线读取PDF文档，这里的PDF文档主要是为了想读取某本点子书），结果有点上瘾了：媳妇做好饭喊话半天都没从电脑面前移步餐桌（最后不得不错过热腾腾的大米饭）。好了，下面言归正传开始今天的博文正文！
2020-02-23 12:15:13
4167
3
原创 数据库入门（二）之安装可视化工具Navicat
（5）结果提示错误（客户端不支持服务器请求的身份验证协议;（最好复制粘贴，免得中英文输入出错）（最好复制粘贴，免得中英文输入出错）：数据库入门（三）之导入文件数据。（12）创建新库：test。
2020-02-21 13:25:18
5077
2
原创 Python入门（二）之Python的集成开发环境（IDE）
事实上，一般不建议通过Python官网安装Python解释器（理由众多，至少敲写代码很不方便，尤其是成百上千行的代码或者调试代码），所以作为初学者还是建议大家先直接安装Anaconda3（这样不仅同样安装了Python解释器，同时安装了两种不同风格且非常流行的集成开发环境：Jupyter Notebook和Spyder，而且还安装好了一些必要的第三方库：Numpy、Pandas和Matplotlib等）。是的，它和我们的Matlab风格非常相似，相信熟悉Matlab的学生也会爱上SPyder的！
2020-02-20 10:27:08
3141
1
原创 数据库入门（一）之MySQL安装
（11）输入自己设定的密码（可别忘记啊），点击。跳出窗口（据此已完成MySQL的安装工作）。（1）双击下载的安装包进入安装页面，勾选。（或许直接进入下一页面）；（14）等待安装完成即可；（18）1. 输入设置的。（12）默认选项，点击。（15）安装完成，点击。（20）等待出现，点击。（2）默认选项，点击。，出现警示后直接点击。（8）默认勾选，点击。（9）默认选项，点击。---->2. 点击。---->3. 点击。
2020-02-19 20:43:58
2304
原创 Python入门（一）之Python的安装
（1）Python官网：https://www.python.org/（2）官网下载：【1】打开官网，点击Downloads（注意：根据电脑安装的操作系统自动选择对应的Python版本）；【2】点击 Download Python 3.8.1；【3】选取保存路径（本人选择保存到桌面上）。（3）网盘下载：（1）双击下载的Python软件：python-3.6.0a3-amd64；（2）点击：自定义安装，并勾选：添加环境变量选项；（3）勾选：pip 选项，点击 Next 按钮；（4）勾选：
2020-02-18 16:51:54
3027
3
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人