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前言 在机器学习如何应用到量化投资的系列文章中,今天我们专门来介绍一篇来自国信证券的研究报告,来从券商角度分析这个问题。 对于最直接的问题:能否利用神经网络,要...
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...
来自:Turnover-Adjusted Information Ratio 作者:Feng Zhang、Xi Wang、Honggao Cao
在量化投资领域中,因子(factor)就是对股票池进行筛选的指标。大家耳熟能详的因子模型(factor model)有
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金融圈里,大家一直在探索一个问题,那就是:什么因素能驱动股票带来长期回报?在市场有效的情况下,要想获得超额收益,就要承担更多的风险,但在承担风险之前,我们必须要...
1、基于价值、动量、质量、规模及低波动等量化因子的组合在历史上,相对于基准,长期来看取得了较好的表现。但也周期性的受到市场环境变化的影响,导致在一定的时期内表现...
本系列的第一篇因子加权方法中提到,对于因子间有相关性的情况,可以通过最大化IR来解决,但也会存在另一个问题:因子协方差矩阵的估计,文中对比了最原始的样本协差阵和...
之前在A股动量与反转的实证过程中,提到了因子择时和风格轮动的重要性,本篇算是对因子择时的一个小小的尝试,没有什么创新性,只是把现在比较传统的方法都拿来试了一遍,...
今天我们来读一篇来自国信证券研究文章 RNN简介 RNN 不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩,即包含了一个循环的网络,就是下一时间的结果不仅受...
“ 下面这篇文章的内容主要是来自论文《A novel data-driven stock price trend prediction system》,其提出了...
摘要:尽管单一因子在长期时间内能够获得溢价,但它们在短时间内的回报是可变的。本文为三种不同类型---长期战略、部分战术、灵活战术的机构投资者提供了不同的因子配置...
首先,这是一篇值得收藏的干货文。基本上覆盖到了因子评估的每个方面每个细节,小白友好型,很长,慢慢看。
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TA 很懒,什么都没有留下╮(╯_╰)╭