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RSS订阅原创 基于arch库的期货波动率分析（二）
波动率分析是风险管理与策略设计的核心,在上一篇文章中讨论了基本的arch部署情况及表现，详见，然而，期货数据的特殊性（如合约切换、展期收益）常导致模型失效,现在对可解释性不强的情况进一步分析。
2025-03-06 14:49:15
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原创 基于arch库的期货波动率分析
利用 GARCH 模型，我们可以对螺纹钢期货的收益率进行建模，并对未来的条件方差进行预测，这对于风险管理和投资决策具有重要的参考价值。在金融领域，对期货数据的分析和建模对于风险评估和预测具有重要意义。本文利用 Python 的强大数据分析和建模库，对螺纹钢期货数据进行了一系列的处理和分析，对波动率的预测结果进行讨论。需要注意的是，金融市场是复杂多变的，模型的预测结果存在一定的局限性，在实际应用中需要结合其他因素进行综合分析。使用拟合好的模型进行预测，预测未来10天螺纹钢的波动情况，并绘制预测的条件方差图。
2025-03-04 15:41:37
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原创 量化交易学习笔记（二）
突破：意味着短期价格的平均值越来越高，已经超越了长期均价，股价是不断上涨的，即为多头趋势。导致近期的评价价格，低于了长期均价，也就是空头趋势。」跌破长周期均线时，则意味着当前时间段具有下跌趋势，跌破点也就是常说的「」突破长周期均线是，意味着当前时间段具有上涨趋势，突破点就是常说的「双均线策略核心思想：根据长短周期的移动平均线之间的关系确定买卖点。print('金叉:',golden_cross)上一步导入数据后，写一个双均线策略来进行回测。」，这是「空头信号」。3.初始化pro接口。#设定资金并计算收益。
2023-04-24 15:14:20
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原创 量化交易学习笔记(一）
fields | 返回数据字段，默认为None，所有字段 | 'ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol' || adj | 复权类型，默认为None，不复权 | 'qfq' || freq | 数据频度，默认为D，日线数据 | 'D' || exchange | 交易所代码，默认为None，所有交易所 | 'SZSE' |- 使用groupby()函数进行数据分组。
2023-04-24 09:22:45
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原创 量化交易策略
例如，可以使用Python的sklearn库进行机器学习模型的建立和优化，使用statsmodels库进行时间序列模型的建立和验证。| 期货 | 根据波动率设定止损价位，如当价格下跌到波动率乘以开仓价位时，自动平仓 | 根据波动率设定止盈价位，如当价格上涨到波动率乘以开仓价位时，自动平仓 || 外汇 | 根据交易策略设定止损价位，如当价格下跌到设定的止损价位时，自动平仓 | 根据交易策略设定止盈价位，如当价格上涨到设定的止盈价位时，自动平仓 |可以使用表格来展示各项指标的数值和变化趋势。
2023-04-19 14:28:41
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空空如也
空空如也
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