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有关量化金融算法的python开源代码集
这是基于量化金融领域不同主题的Jupyter notebooks合集。 这是量化算法的集合:包含了一些现在不那么流行的主题,但它们可能非
Awesome Quant:为宽客精选的优秀量化金融库
为 Quants(定量金融)提供的超棒库、软件包和资源的精选列表 语言包括:
GitHub上一个功能齐全的币安交易机器人
币安波动率交易机器人 它采用以下逻辑进行交易 - 扫描过去 5 分钟内涨幅超过 3% 的任何币种 - 买入 100 USDT 波动最大的币种 - 以 6% 的利润或 3% 的止损卖出 币安交易机器人分析币安上所有
斐波那契与MACD等结合的量化交易策略
斐波那契 MACD 交易策略是一种简单但有效的策略,可用于任何类型的交易设置。 本文阐述如何使用斐波那契 MACD 策略从市场中获利。股票、外汇、期货和期权、加密货币和大宗商品都可以使用这种策略进行交易。让我们首先快速概述斐波那契数列及其在交易中的
LMAX Disruptor:高性能线程间消息传递库
LMAX 过名为 Disruptor 的无锁 Java 框架实现低延迟高吞吐量交易。 MAX的目标是成为世界上最快的交易平台。为了实现这一目标,他们需要优化数据在系统各阶段之间传递的方式。他们发现使用队列会带来延迟,因此专注于优化该领域。
股票量化分析中的相似性搜索
相似性搜索,包括确定两个或多个时间序列之间存在的相似程度,是某种交易系统中的基本任务。典型应用包括检测: - 图案 - 趋势 - 异常 - 集群 下面是一些常用的技巧: - 欧氏距离
机器学习量化交易中四个陷阱
数据工程师 、数据科学和硬件工程师组成的团队在开发机器学习交易算法时,在四个关键点上可能会出现陷阱:- 在收集数据时,将使用新开发的算法- 在算法的设计过程中,当一个团队被组成来解决一个问题时,假设的问题和解决方案,制定了一个算法,- 在评估过程中
量化交易者学习哪些编程语言和技能最有用?
对于量化交易者来说,学习哪些编程语言和技能最有用? 1、Python。强烈建议了解一些开发人员工具和数据库,例如 git、docker、GCP、SQL、Apache Airflow。确保非常擅长 python 库。
Reddit网友透露国外金融量化交易的入职面试经验
我在这个分论坛发了两篇帖子后,收到了大量的DM,尤其是学生,询问如何进入银行交易部门或HF的QT/QR,以及薪水、目标学校、从一份工作到另一份工作的过渡等问题。我将在本帖中给出我个人对这些问题的回答,希望对大多数人有所帮助 首先,在相应学校就读确实
PyLimitBook:快速限价单的Python开源实现
编写限价订单是定量分析师面试时常见的问题。 PyLimitBook是一个用Python编写的快速限价订单书的实现 PyLimitBook 是用 Python 编写的 2 级美国股票数据的快速限价单簿的实现
量化行业为啥看不起计算机科学博士?相比统计/数学博士
这在很大程度上取决于你面试的公司和团队。如果你是侧重于低延迟编程/GPU/FPGA 的 CS 博士,HRT 或任何 HFT 团队都会要你。2Sig 喜欢人工智能/ML(如模式识别、数据挖掘、DL、RL)领域的 CS 博士,甚至可能比统计/数学领域大多数专业的人更喜欢。JS 其实并不在乎;他们只想要最
ML算法对量化交易规则的处理
ML算法采用剪枝技术,通过排序、抽样和分类,去除多余或不重要的交易规则。 这一过程的结果可分为四种情况。 假设 "U "是交易者的数据集,"A "是发现的#交易规则集: 符合规则:如果 A_i 的
什么是数据挖掘交易
数据挖掘交易(Data mining trading 简称DMT)是指使用先进的数据分析技术从金融市场的大型数据集中提取有价值的见解和模式,然后应用这些见解来为交易决策提供信息。这就像筛选一座沙山来寻找隐藏的金块。 它的工作原理如下:数据源
经典频率统计和贝叶斯统计之间关系
经典频率统计和贝叶斯统计之间存在微妙关系,特别是在 p 值和贝叶斯后验的背景下。 关键点:古典频率论者:P 值: 在经典频率统计中,p 值通常用于评估反对原假设的证据。 p 值是对原假设证据强度的衡量。 p 值越小
最近金融量化交易的研究成果列表
基于 Shapley 的投资组合绩效方法:SPPC 方法可以确定单个预测变量对投资组合绩效的贡献,揭示回报可预
币安创始人赵长鹏同意辞职并认罪
全球最大的加密货币交易所将承认不当行为并同意支付 43 亿美元的罚款。币安创始人辞职,承认洗钱指控;加密货币交易所将支付 43 亿美元罚款 币安首席执行官赵长鹏辞职并承认违反美国反洗钱法。最大的加密货币交易所币安也将认罪并同意支付 43 亿美元的罚款,以和
量化交易好书和高频交易要点
以下是推荐的学习量化交易 Stats 的好书: 1、统计学习要素(Elements of Statistical Learning)优点:统计学的圣经。全面而详细。必读。缺点:需要扎实的数学功底,对初学者来
finagg:聚合各种金融API历史数据的Python工具包
一个 Python 包,用于聚合来自流行且免费的金融 API 的历史数据,并将该数据转换为 AI/ML 的功能。 finagg是一个 Python 包,提供流行且免费的金融 API 的实现、用于将这些 API 中的历史数据聚合到 SQL 数据库中的
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