GTquant量化回測(cè)框架之雙均線策略升級(jí)版（二）
2019/10/08 11:26:35編輯：tansy
在本系列第一篇中，我們介紹了技術(shù)分析的基本指標(biāo)“雙均線”。但是僅僅靠兩根均線回測(cè)的結(jié)果似乎并不是特別理想，最直接的改進(jìn)思路就是給開倉和平倉條件加點(diǎn)過濾器，也就是加上一些限制條件。
2019/10/08 11:25:28編輯：tansy
話說，我們都有一個(gè)夢(mèng)想，那就是，有朝一日能不再給別人打工，自己躺著就把錢賺了。而躺賺的第一步，是讀很多經(jīng)典的投資理財(cái)書籍，讓自己變得聰明有點(diǎn)子，今天給wuli鄉(xiāng)親們分享5本投資必備書籍。堅(jiān)持讀書，你將收獲不一樣的人生。好了，現(xiàn)在開始薦書啦~
2019/09/30 10:19:38編輯：tansy
做過量化投資或者對(duì)量化投資感興趣的朋友想必對(duì)雙均線策略是非常熟悉了。作為技術(shù)分析中最基本的策略，雙均線策略大概就是新手村的第一個(gè)任務(wù)，所以作為本系列第一篇，我們也從雙均線策略開始吧!
2019/09/29 11:10:31編輯：tansy
本文探討了量化投資新手在執(zhí)行回測(cè)和建立量化模型時(shí)應(yīng)時(shí)刻注意的七個(gè)“大坑”。其中，有些誤區(qū)可能很常見，但其影響力卻往往被人忽略，有些誤區(qū)可能在學(xué)術(shù)界和實(shí)踐者的研究中司空見慣，通常我們也把他們視為理所當(dāng)然。
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票多因子預(yù)測(cè)模型(下)
2019/09/27 11:46:42編輯：tansy
多因子模型的發(fā)展趨于成熟，因子的alpha收益出現(xiàn)了下降的趨勢(shì)。如果維持多因子模型的收益是量化領(lǐng)域的一個(gè)核心問題。
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票多因子預(yù)測(cè)模型（上）
2019/09/25 10:41:09編輯：tansy
RNN不同于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知機(jī)的最大特征就是跟時(shí)間掛上鉤，即包含了一個(gè)循環(huán)的網(wǎng)絡(luò)，就是下一時(shí)間的結(jié)果不僅受下一時(shí)間的輸入的影響，也受上一時(shí)間輸出的影響，進(jìn)一步地說就是信息具有持久的影響力。
2019/09/23 13:39:49編輯：tansy
MACD趨勢(shì)法對(duì)沖交易策略的核心在于量化選股模型，采用數(shù)量的方法去判斷某上市公示股票是否值得買入。根據(jù)量化選股模型，如果該上市公司股票滿足模型的要求，則放入股票池;若不滿足，則從股票池中剔除。
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