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    金融大数据:八张图表看清非法期货行为特征

    随着中国市场经济的发展和对外开放的深化,中国期货市场规模迅速扩大。从本质上看,期货等金融衍生品市场满足了实体经济和金融改革对资本市场日益多样化的需求,集中反映了资本市场由基本的投资和融资功能,向资产定价、资产管理和风险管理功能的方向逐步拓展。然而,由于目前我国行政管制放松、部分企业经营困难以及市场逐步回暖等原因,非法期货交易行为在近几年来也逐渐增多。非法期货活动涉及面广、欺骗性强、危害性大、蔓延速度快,是经济社会生活中的毒瘤。 大数据时代,很多问题都可以通过全面、实时、动态的数据反映出来。对网络数据的监测,

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    【干货】期货市场的佼佼者是如何做资金管理的?

    对于资金管理,是一个老生常谈的话题,大家都不陌生。在笔者看来,资金管理就是合理的分配和运用资金。在期货市场中,亏损是常态,但是亏损后还能不能爬起来,主要关系到两点——信心和资金。有投资者在连续受挫后失去对交易信心,被自己打败,有投资者因为亏完了资金,被市场打败。失去信心被自己打败,这关乎于“心态”问题,我们暂且不提,今天主要来谈谈亏损完资金被市场打败,这个关乎于“资金管理”的问题。有这样一句话,若不认识到资金管理的厉害,不仅会造成大亏,甚至被市场淘汰,可见资金管理有多么重要。那么,如何合理的分配和运用资金?如何做好资金管理?正所谓留得青山在,不怕没柴烧,留住明天还能生存的实力,比今天获利还重要。在资金管理中,头寸管理、品种资金的分配、每笔交易资金使用的大小、盘中加减仓等等,都能影响整个交易战绩。所以,想要做一个不会被期市淘汰的投资者,那你就不能忽视资金管理。

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    白鹭女掌门张晨樱:打造反脆弱的量化多策略盈利武器

    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、保险、高校等行业30W+关注者,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 伴随股票市场的风格切换以及商品市场的极端波动,量化产品会在一定程度出现部分回撤,这也再次提醒我们多资产、多策略配置的重要性。然而,对于管理人来说,想要真正做好多策略并非易事,也远不止将几个策略组合在一起这么简单,在策略研发、人才、IT方面都对管理人提出了更高的要求。

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    利用显著-偏置卷积神经网络处理混频时间序列

    显著-偏置卷积神经网络简介 金融时间序列通常通常包含多个维度,不同维度数据的采样频率也不一致。例如螺纹钢研究员通常关心螺纹钢的因素有日频更新的现货螺纹钢价格,周频更新的螺纹钢库存,高炉开工率和线螺采购量,而月频更新的则有商品房销售面积等。如果其中某些可观测因子发生了变化,投资者对未来螺纹钢期货涨跌的预期也应发生变化,但是如何处理这些不同频率的数据是量化模型的一大难题。一种比较简单直接的方法就是降低数据的采样频率,例如把日频数据统一为周频(甚至更低如月频),再基于周频数据进行预测。但这种方法的缺点也很明显,期

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    领券