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量化 - 多因子策略2

学习目标:     一、多因子的筛选阶段介绍       1.1 挖掘因子的过程     二、单因子有效性分析 - 目的         三、单因子有效性分析 - 因子IC分析  

量化 - 多因子策略

一、Alpha 和 Beta      alpha难得,想获得alpha就需要通过多因子策略等方法,来获得!       二、多因子策略 理论介绍 2.1 什么是多因子策略 特征:因子 目标值:股票收益(需要计算)     2.2 多因子(Alpha因子)的种类 按照因子分析角度:     按照因子来源的角度:     2.3

多因子策略-APT模型

导语:APT(Arbitrage pricing theory)定价理论是CAPM的一个推广,它们都是均衡状态下的模型,不同的是:CAPM把收益单纯的归为市场变化这一个因子引起的。APT把收益归因在不同的因子上面。本文旨在运用多元线性回归选股的方法,构建多因子策略。   阅读前需要了解:线性回归模型,理解深度:level

【点宽专栏】期货多因子(二)——各因子描述

一、报告简介 上期我们对于期货多因子的逻辑和用途进行了小结,我们构建期货多因子是为了刻画期货的特征,从而用于机器学习。上期我们探究了动量因子,本篇报告将把更多的因子特征呈现出来。 二、因子研究方法 上期我们对于因子溢价构建方法进行了简介,本文采用同样方法,每天换仓,构建因

多因子相关性

factor = “return_on_invested_capital” ----------------1. 准备因子数据---------------- 1.1 获取因子数据 获取这一年的交易日期 date_data = get_trading_dates(start_date=“2020-01-01”, end_date=“2021-01-01”) 定义df数据集 all_data = pd.DataFrame() for dat

量化交易 多因子策略理论

多因子策略理论 股票量化策略Alpha & BetaBetaAlpha 多因子的种类因子分析的角度因子来源的角度多因子策略的优势 资产定价模型 (CAPM)公式优点缺点 套利定价理论模型 (APT)简介公式 FF 三因子模型简介公式 FF 五因子模型简介公式 股票量化策略 股票量化交易策略最基本

量化策略篇:股票多头策略、CTA策略、期权策略

原文链接:https://dwz.cn/BNZudnR2 来源 | FunZoo趣园 出品 | Fintech独角兽 我认为quant(策略quant)的核心是策略,底层基础是系统。策略可以个逻辑,简单到我就要买或者卖,也可以是个复杂的模型。而支撑的是平稳测试和执行人的想法或者模型的系统,包括backtes

量化经典问题——多因子选股模型

原文链接:https://dwz.cn/858B9QRm 一、什么是多因子模型? 寻找那些对股票收益率最相关的影响因素,使用这些因素(因子或指标)来刻画股票收益并进行选股。 核心思想在于,市场影响因素是多重的并且是动态的,但是总会有一些因子在一定的时期内能发挥稳定的作用。

基于朴素贝叶斯分类的多因子选股

你和我之前的人生, 就像是来自同一个分布族的共轭曲线, 即使有各自的参数空间, 也注定要相识相念。   你和我之后的人生, 是我们相扶相持下不离不弃的最大似然, 用“信任与珍惜”的先验去修正所有后验, 用“包容和分享”的样本去做无悔一生的推断。   这是朴素的贝叶斯思想, 也是我们朴

量化投资学习——Boost多因子选股综述

最近毕设的课题选择是xgboost多因子选股,看了很多的文献 首先第一个:《TS-Boost因子选股框架初探——机器学习实战系列之一 》长江证券 这篇研报的特点,是提出了一个新的模型,TS-Boost模型的特点是在于解决样本非同分布的问题(文中是这么说的),什么叫样本非同分布呢,众所周知,在多因

多因子回归检验中的NeweyWest整

转 多因子回归检验中的 Newey-West 调整 作者:石川,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。知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/mitcshi。未经授权,严禁转载。 摘要:Newey-West 调整是计量经济学中

[LuoguP1221]最多因子数

[Luogu1221]最多因子数(Link) 求区间[L,R]内约数个数最多的数和它的约数个数。 这个题吧,乍一看确实不是很难,然后稍微一想,嗯,是个傻*题。这是唯一感受,不要问我为什么。 首先我们定义一个函数\(F(X)\)表示\(X\)的约数个数。题目要求求出\([L,R]\)中的\(F(X)max\)和这个数。首先最基本我

python入门-day1.1

python方向 ·数据分析     ·自然语言处理 nlp     案例:中文分词 ·社交网络分析            案例:人物关系分析 ·人工智能 ·深度学习 ·计算机视觉     案例:行人检测 ·网络爬虫 ·量化交易                   案例:多因子策略模型