2019/05/22 11:30:36編輯：tansy
本文探討了量化投資新手在執(zhí)行回測和建立量化模型時(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。
2019/05/22 10:21:14編輯：tansy
一文讀懂量化交易行業(yè)。金融科技在中國的發(fā)展階段，可以大致分為早期信息化階段、互聯(lián)網(wǎng)階段、移動(dòng)化階段、智能化階段和未來全面變革五個(gè)階段。目前量化交易行業(yè)已經(jīng)逐漸邁入“智慧金融”階段，金融機(jī)構(gòu)對(duì)科技人員、資源的投入逐漸加深。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)將進(jìn)一步改造金融行業(yè)營銷、風(fēng)控、投研、投顧、產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶管理等環(huán)節(jié)。
數(shù)據(jù)可視化中5個(gè)常見錯(cuò)誤及克服方法
2019/05/21 10:36:05編輯：tansy
數(shù)據(jù)可視化的普及和影響在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)急劇增加。Google趨勢顯示，自2009年以來，數(shù)據(jù)可視化的搜索頻率幾乎增長了100%，我們已經(jīng)看到了大量可用的工具和軟件，幾乎任何人都可以相對(duì)輕松地創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化。
2019/05/20 10:17:28編輯：tansy
為跟蹤A股程序化交易最新發(fā)展?fàn)顩r，并對(duì)程序化交易的市場影響進(jìn)行分析，本文利用滬市A股2017年交易數(shù)據(jù)，基于構(gòu)建的程序化交易分類方法，對(duì)A股市場的程序化交易行為進(jìn)行系統(tǒng)分析，為后續(xù)完善程序化交易監(jiān)管提供研究建議。
2019/05/16 11:00:32編輯：tansy
AQF量化投資，量化交易，量化金融，這是一個(gè)時(shí)髦的詞匯，做金融的你一定AQF不陌生，當(dāng)然對(duì)于量化更是很熟悉，熟悉的是你在圈子里一定看到很多人在討論它或者接觸到一些信息。陌生的是量化到底是什么，它和目前的金融有什么關(guān)系，能如何運(yùn)用到工作當(dāng)中?
2019/05/15 11:01:50編輯：tansy
當(dāng)?shù)貢r(shí)間13日，美股開盤即大跌，道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)低開超過400點(diǎn)，平均指數(shù)收跌617.38點(diǎn)，跌幅2.38%。標(biāo)普500指數(shù)收跌69.53點(diǎn)，跌幅2.41%。納斯達(dá)克綜合指數(shù)收跌269.92點(diǎn)，跌幅3.41%，創(chuàng)下2019年迄今最大單日跌幅。
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