金融量化交易

     

如何成为一名量化分析师(宽客)?

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要点: 量化金融工作结合了数学和工程技能 金融领域的量化分析师寻找基础资产之间的数学关系,或根据这些资产创建衍生品 金融领域的量化分析师也(越来越多地)在风险等领域工作 当您与交易者或投资组合经理的损.

Keras 中使用 LSTM 进行多元时间序列预测

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多元预测需要利用多个与时间相关的变量来生成预测。这种预测方法结合了历史数据,同时考虑了模型内变量之间的相互依赖性。在本文中,我们将探索使用 LSTM 进行多元预测的世界,深入了解其核心,探索其应用,并.

finagg:聚合各种金融API历史数据的Python工具包

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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 .

什么是数据挖掘交易

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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.

经典频率统计和贝叶斯统计之间关系

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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。.

量化行业为啥看不起计算机科学博士?相比统计/数学博士

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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.

币安创始人赵长鹏同意辞职并认罪

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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.

GitHub上一个功能齐全的币安交易机器人

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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.

LMAX Disruptor:高性能线程间消息传递库

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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.

机器学习量化交易中四个陷阱

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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.

最近金融量化交易的研究成果列表

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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,揭示回报可预测性的经济价值来源。(2023-11-09,股数:3.0)使用神经网络进行波动率建模:引入.

Awesome Quant:为宽客精选的优秀量化金融库

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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: Python R Matlab Julia Java JavaScript Haskell Scala Ruby Elixi.

有关量化金融算法的python开源代码集

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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,但它们可能非常强大。通常,PDE 方法、Lévy 过程、傅立叶方法或卡尔曼滤波.

Reddit网友透露国外金融量化交易的入职面试经验

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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,.

ML算法对量化交易规则的处理

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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 的前因和后果.

量化交易者学习哪些编程语言和技能最有用?

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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 pyt.

PyLimitBook:快速限价单的Python开源实现

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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.

量化交易好书和高频交易要点

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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.

股票量化分析中的相似性搜索

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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 - 动态时间规整.

斐波那契与MACD等结合的量化交易策略

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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.

算法交易者常犯的 10 个错误

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算法交易中的错误会扼杀盈利能力!有 10 个导致盈利能力下降的关键错误。我们今天将讨论,然后重点讨论如何解决 10 个关键错误中的第一个。因此,让我们来剖析十个可能会损害算法交易者盈利能力的常见错误。.

免费、高质量、高频率的加密货币数据

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G-Research已经发布了他们的加密高频数据,供宽客开发自己的交易策略。点击标题该数据集包含多种加密资产(例如比特币和以太坊)的历史交易信息。您的挑战是预测他们未来的回报。由于加密货币的历史价格并.

AMD最新FPGA芯片为AI高频交易提供超低延迟

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AMD 最新 FPGA(现场可编程门阵列)承诺为高频交易者(Flash Boy)提供超低延迟的人工智能,FPGA 经常被高频交易者使用,在这个行业中,几分之一秒的延迟就可能决定算法安排的交易的盈利或亏.

量化宽客吐槽职业人生

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假设你是世界上最好的量化公司之一的量化交易员,你的薪水高到大多数行业外的人都不相信你,福利和设施(食物、健身房等)都很好,你周围都是聪明勤奋的人,工作很有趣/有挑战性/有回报,似乎就像一场梦。然而,你.

量化交易中可否使用强化学习RL?

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本文讨论一些关于强化学习RL和量化交易的问题:假设训练一个机器学习ML代理进行股票交易:一种方法是为系统提供许多优秀策略的范例,例如,关于是否在特定时间卖出特定股票的标注信息。这就是众所周知的监督学习.

GS Quant:用于量化金融的 Python 工具包

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GS Quant是一个用于量化金融的 Python 工具包,创建于世界上最强大的风险转移平台之一之上。旨在加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发,拥有超过 25 年的全球市场经验。它由高盛的量化开发.

三本量化交易最佳书籍推荐

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量化交易最佳三本书籍推荐:1.算法交易 这是初学者开始量化交易策略的最佳书籍。 它通过简单的策略,如均值回归和动量。2.高频交易这是一本伟大的书,它提供了对高频交易和做市的奥秘的见解。这也说明了为什么.

什么是平均真实波幅 ​​(ATR)?

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平均真实波动幅度(ATR)是市场技术人员 J. Welles Wilder Jr. 在其《技术交易系统新概念》一书中引入的一种技术分析指标,通过分解该时期资产价格的整个范围来衡量市场波动性。波动性较高.

数据科学的三个基础常识

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每个数据科学家都需要了解这些观点,它们会让你大开眼界。1.相关性与因果关系P(A | B) 是指定 B 的 A 的概率。P(A | do(B)) 是给定 do(B) 的 A 的概率。它是在我们干预导致.

什么是GARCH模型及其陷阱?

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广义自回归条件异方差 (GARCH) 是一种用于分析时间序列数据的统计模型,其中方差误差被认为是连续自相关的。GARCH 模型假设误差项的方差遵循自回归移动平均过程。要点: GARCH 是一种统计建模.