概要 就像大家看到的一样这个号分享的大多数 Python 文章都和性能有关；其主要原因是我的电脑上长期运行一个分析上市公司财务数据的程序(模型)。
利率这个东西，说简单也简单，说复杂也复杂。所以玩债券的才是高手，门槛很高，玩股票的都是散户。
市场的复杂性不是统计可以刻画的，所以，量化投资做的再好，这也仅仅是一种辅助罢了，至少当前的自己是这么理解数学在金融市场中的地位的。...希望以后这个系列的文章能够更新下去吧，不一定是股票，只要和投资有关，和程序有关，好玩有趣，都可以和大家分享。 先做一个简单的每日收益率的折线图吧，我们考察的股票是BYD。
由于疫情、通货膨胀、美联储加息、国际局势等诸多因素，尤其科技领域的风险投资市场其活跃度在 2022 年降至冰点。相信很多投资人都是抱着“躺平”的观点度过了过去的一年。...庆幸的是，ChatGPT 的诞生点燃了全世界对科技领域的热情，投资活动如雨后春笋般蓬勃兴起，重新焕发了活力。很显然，生成式 AI 大模型的底层系统以及基于生成式 AI 大模型的应用都是投资热点。...最近有不少投资人联系我，询问我对向量数据库的看法。毕竟，对于过去一整年出手甚少的投资者来说，数据库系统这一技术壁垒较高的领域出现了一个热点，自然不应该错过这个良机。...任何投资行为都是要追求收益。想要预估收益，必定需要评估现有市场需求与供给情况，再来判断投资是否能够获得有吸引力的回报。为什么我不推荐现在入场投资向量数据库呢？...与其投资新的向量数据库项目，还不如关注现有数据库中哪些加上向量引擎可以变得更加强大。向量数据库，不要投资！不要投资！不要投资！
(2)投资者购买成分股时，过多过少都不太合理。对于附件的成分股数据， 请您通过建立模型，给出合理选股方案和投资组合方案。 问题二：尝试给出合理的评价指标来评估问题一中的模型，并给出您的分析结果。...问题三：通过附件股指据和您补充的数据，对当前的指数波动和未来一年的指数波动进行合理建模，并给出您合理的投资建议和策略。 针对问题一：分析投资者在给定十支股票中的最优选股方案和投资组合。...使用MATLAB软件进行求解，优化结果为：在倾向最大化收益时，七号股票在投资中占比较大，而倾向降低投资风险时，则在几个股票中进行选择。 针对问题二：对问题一中的模型进行评估。...编写Python代码建立模型，并对模型进行训练，通过参数诊断后可以对未来数据进行预测，并且根据预测数据对不同类型的投资人群给予相应的投资建议。...取典型股票预测趋势见下图： 因此，我们给出的投资建议是： ① 若资金充足，且风险厌恶程度高，则将大部分资金用于投资abc007号股票，少量资金用于投资abc008、abc001、abc002号股票用来降低风险
都说投资就是投人 但是考虑到就差一个程序员了 所以硬科技行业团队能力更加重要 最近某厂刚刚完成A轮融资有点高调 因为从阿里他们请到一位大神级程序员和芯片大牛 任职首席科学家的 蒋博士是HPCA名人堂成员...iTechClub 互联网技术精英俱乐部理事长 CEO先生如何摆脱脱发困扰是下一八卦话题 虽然没看到 重要的销售团队亮相 但某某云2022年DPU测试卡 单一来源采购表明了甲方对团队的期许 参考阅读： 一、投资篇...第一代智能网卡投资人已经被割韭菜 分析师有多大胆，智能网卡市场有多大产！
或许是迫于生活的压力，或许是不甘于固定的工资，或许是出于技术人骨子里的好奇，亦或是这几年关于理财投资的大力宣传、门槛降低，理财越来越被我们所接受，并开始尝试股票、基金、P2P、XX宝等各种理财产品，本文所讲与...P2P有关，但不打广告，只讲技术，顺便说明：投资有风险，理财需谨慎，我们赚钱不容易，不能给打了水漂。...背景介绍 某公司的理财产品有如下特点： 公司分别有12,18,24,36个月的固定期限理财产品，期限越长利率越高 投资用户可将债权申请转给其他投资人，转出时的利率你可以自行控制 你也可以通过平台借钱，借钱金额不能超过在投金额的...3倍，所谓加杠杆 有一部分用户（行话叫牛）就靠平台活动或高息的时候借钱加杠杆投资，需要还钱的时候通过债权转让平台转让标还借款，通过买入和卖出时的利率差获得额外收益。...服务和工具 python3.4 mysql5.7 redis2.8 django2.0 技术实现 只是为了技术研究，没有商用，代码和架构以实现需求为目的，未做优化，且非专业开发，凑合看 抓取数据 翻了一遍平台官网发现有个页面直接展示了转让标的详细信息
pandas的IO 量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。...在量化投资中，我们经常会使用截面数据处理和时间序列数据的处理。 所谓的截面数据处理，就是站在某一个交易日，或者某一个时间点，来考察全市场这么多股票的情况。
AlphaHorizon介绍 - 以非流动性因子ILLIQ为例 名称解释：AlphaHorizon是优矿团队实现的基于单因子的Alpha研究和实现一种过程和方法...
如果我们按照这样的次序下注：1,2,4,8,16，......,2^n.只要有一次获胜，那么我们就从头再来。这里我们可以看出，每次获胜都可以赢得1元钱。因为2^...
如果说每种投资都需要时间的思考和调查，那么对于非专业人士有没有轻松又容易上手的理财投资方式呢？答案是肯定的！ 轻松又容易上手的方式就是——定额、定期去购买某一只（或者某几只）成长型股票 ? ?...如上图，假如我们每月投资1元，而股票的当时价格分别如图 那么我们的总投资额就是3元，股票总购买数是0.244份，实际平均购买股票价格就是12.32元；但，如果按照股价平均额度计算就是：12.67元，那么我们的平均值是不是低了很多...原因有二： 1、大多数人根本熬不住 2、在投资钱前，绝大多数人都是没有深入研究，得到结论的，就开始入手了！...所以，去深入研究一个公司的成长性，是我们这些想要实现财务自由并且乐于去投资的人最重要的一件事！...很多人的做法： 1、理解并且知道定投策略 2、定期、定额的投资 欠缺的是最重要的——如何正确的选择一家成长型的公司！
来源: lintcode-投资结果 描述 给定一个列表funds表示投资人每次的投资额。现在有三个公司A, B, C,它们的初始资金分别为a,b,c。...投资人每次投资时会对当前资金最少的公司进行投资（当有多个公司资金相同时，投资人会对编号最小的公司进行投资）。返回A, B, C三家公司最后的资金。...，对C进行投资，此时a=2, b=2, c=3 第三次投资时A和B的资金相同，选择对编号较小的A投资，此时a=3, b=2, c=3 第四次投资时B的资金最少，对B进行投资，此时a=3, b=5, c=...3 第五次投资时A和C的资金相同，选择对编号较小的A投资，此时a=4, b=5, c=3 第六次投资时C的资金最少，对C进行投资，此时a=4, b=5, c=4 给定funds=[2,1,1,1],a=...1,b=2,c=2, 返回[4,3,3] 第一次投资时A的资金最少，对A进行投资，此时a=3, b=2, c=2 第二次投资时B和C的资金相同，选择对编号较小的B投资，此时a=3, b=3, c=2 第三次投资时
VaR通常按以下格式构架： “我们下个月的投资组合VaR为250,000元 ，置信度为95％” 这意味着，以95％的置信度，我们可以说投资组合的损失在一个月内不会超过250,000元 在这篇文章中，我将引导您完成在股票投资组合中计算该指标的步骤...简而言之，方差-协方差方法着眼于给定回溯期内给定股票或股票投资组合的历史价格走势（标准差，平均价格），然后使用概率理论来计算指定置信区间内的最大损失。我们将在下面使用Python逐步进行计算。...计算投资组合的VaR的步骤 为了计算投资组合的VaR，您可以按照以下步骤操作： 计算投资组合中股票的定期收益 根据收益创建协方差矩阵 计算投资组合均值和标准差 （根据投资组合中每只股票的投资水平加权）...用指定的置信区间，标准差和均值计算正态累积分布（PPF）的反函数 通过从步骤（4）的计算中减去初始投资，估算投资组合的风险价值（VaR） 1）计算投资组合中股票的定期收益 # 创建我们的股票投资组合...3）计算投资组合的平均值和标准差 # 计算每只股票的平均收益 returns.mean() # 计算整个投资组合的平均回报， # 对投资权重进行归一化 avg_rets.dot(weights) #
p=22788 Python计算获得多资产投资组合的风险度量。 关键概念 随着价格的变动，投资经理所持有的市场价值也会发生变化。后者就是所谓的市场风险，衡量它的最流行的方法之一是定义为风险价值。...单资产组合VaR 在Python中，单资产组合VaR计算没有那么复杂。...多资产投资组合VaR 对于 多资产类别投资组合： #将数据集扩展到5种不同的资产，将它们组合成一个具有替代风险的投资组合。...Python确实是一个强大的工具，用于计算和数据可视化。它允许你导入几个不同的预包装库，大大降低了其他代码（如C++）的复杂性。...---- 本文摘选《Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）》
来自聚宽：莫邪的救赎的精彩之作 博客连接：https://www.joinquant.com/post/425 因为缠论文章都是博客形式，并无很规范的写作...
扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全 随着人工智能和大数据时代的到来，人工智能与量化交易相结合而衍生出的智能量化交易逐渐成为股票投资的新趋势。...1 量化交易遇上人工智能 1.1 机器学习在量化交易中的应用 量化交易利用计算机技术从历史数据中筛选出高概率事件作为特征因素，制定投资策略以减少投资者情绪波动的影响。...构建策略方面，可以使用机器学习算法来挖掘非线性关系并进行分析，构建预期超过线性关系投资回报的投资策略。...可以参考：一文详解RNN及股票预测实战(Python)！...，对于普通投资者来说并不适合，投资者需了解其缺点，并在适当时机谨慎进行高频交易。
人生苦短，我用Python！...大家应该都知道，Python的一个应用方向就是——量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下，今天文末也会送出几本...这里，我将通过文字+视频的方式，先给大家分享如何用Python获取A股数据，以及如何用Python进行炒股的仓位控制。...首先来看四种利用 Python 获取A股数据的方法，算是一个不错且实用的总结： Pandas_datareader 最基础的方法是使用Pandas_datareader来获取，例如得到 yahoo 金融的数据...接着，再为大家分享如何用Python进行炒股的仓位控制！ http://mpvideo.qpic.cn/0bc3lqaaaaaaoyaj25qpmbrfaxgdaboaaaaa.f10002.mp4?
在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果。 ---- 组合优化 投资组合包括资产和投资资本。...投资组合优化的工作原理是预测投资组合中每种资产的预期风险和收益。该算法接受这些预测作为输入，并确定应在每个资产中投入多少资本，以使投资组合的风险调整收益最大化并满足约束。...---- 使用粒子群优化的投资组合优化 PSO算法可用于优化投资组合。在投资组合优化的背景下，群中的每个粒子代表投资组合中资产之间的潜在资本分配。...在套利交易投资组合的背景下，投资组合优化的目标是进一步降低外汇损失的风险，同时提高投资组合实现的投资收益。 投资组合优化的目标是确定应为每笔交易分配多少资金以优化风险调整收益。...本文摘选《Python基于粒子群优化的投资组合优化研究》
投资组合分析 到目前为止，我们已经用Python创建了一个交易策略。下面我们将度量并绘制常见的投资组合特征方便我们进行观察分析。 投资组合分析 首先，我们将导入一些重要的库，并观察数据执行情况。...MARKOWITZ 均值-方差优化 1952年，马科维茨(MARKOWITZ)提出均值-方差投资组合理论，又称现代投资组合理论。投资者可以使用这些概念来构建基于给定风险水平的最大化预期回报的投资组合。...基于马科维茨方法，我们可以生成“最优投资组合”。...除了SPY与HYG，这四个资产类别的相关性都很低，这对我们的投资组合是不利的：因为如果拥有高度相关的不同资产组，即使你将风险分散在它们之间，从投资组合构建的角度来看，收益也会很少。...总结 通过分析和绘制的所有数据进行资产配置，可以建立一个投资组合，极大地改变基础投资的风险特征。还有很多我没有提到的，但可以帮助我们确定交易策略价值的起点。我们将在后续文章中添加更多的技术性能指标。
（PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?...现在生成我们的投资机制，此处假定信号阈值为50： ? 即在1489个交易日中，42日趋势线高于252日趋势线SD个点以上，1232个交易日中，42日趋势线低于252日趋势线SD个点以上。...所以，如果短期趋势线与长期趋势线交叉，它很可能在持续一段时间，即所谓的投资机制。图形如下： ? ? ? 四 至此，测试基于信号投资策略所需的数据都已准备就绪。...为简化，假定投资者可以直接投资于指数或者直接做空指数，现实中要通过指数基金、交易所交易基金或者指数期货完成。这也会造成一些交易成本。因为不打算频繁交易，所以此处忽略交易成本。...根据投资机制，投资者可以选择做空、做多市场指数，或者持币观望。这种简化策略使我们只注意市场收益。当投资者做多时形成市场收益（1），做空时形成负的市场收益（-1），持币时不行成任何市场收益（0）。
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