12 2021 档案

寻找市场中的Alpha-WorldQuant功能的实现（下）
摘要：导语：本文介绍Alpha的相关基本概念，以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用。作为下篇，我们演示如何通过BigQuant平台可以复现WebSim的因子分析功能，可以只输入因子表达式以及一些相关 阅读全文
posted @ 2021-12-31 11:27 BigQuant量化 阅读(158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
寻找市场中的Alpha—WorldQuant的阿尔法设计理念（上）
摘要：本文旨在向读者介绍Alpha的相关基本概念，以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用，在下篇中我们会介绍相关方法在BigQuant平台上的实现。 一、初识Alpha 1、什么是Alpha? Wor 阅读全文
posted @ 2021-12-31 11:21 BigQuant量化 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
深度学习前沿 | 利用GAN预测股价走势
摘要：本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从特征抽取、模型 阅读全文
posted @ 2021-12-30 11:39 BigQuant量化 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
如何应对深度学习中的过拟合
摘要：这是一个老生常谈的问题了，也是随着机器学习、深度学习的发展，被人诟病最多的一个问题。其实机器学习AI的发展也是不断地与过拟合问题解决过程中不断地发展开来。 BigQuant说一说AI量化投资当中一些过拟合的问题吧。 1、引入另类数据 另类的数据、舆情数据、新闻NLP数据、分析师一致性预期、遥感数据、 阅读全文
posted @ 2021-12-30 11:35 BigQuant量化 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑
能否通过技术分析敏锐捕捉提前入驻即将轮动的版块
摘要：BigQuant人工智能量化投资交易平台 不管是跨市场、还是跨板块轮动，其实量化比起主观更具先天优势，因为投资者当某个行业出现信息或冲击时，专门从事相关行业的投资者可能也无法迅速把握冲击的全部影响，而这也是行业轮动的原理之一，信息会逐渐在各个行业间扩散，导致不同行业的股票价格先后响应。 与此同时，在 阅读全文
posted @ 2021-12-30 11:30 BigQuant量化 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Transformer在量化投资的应用
摘要：导语 RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。 但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。这样，一是使得RNN的训练 阅读全文
posted @ 2021-12-29 15:45 BigQuant量化 阅读(113) 评论(0) 推荐(0) 编辑
基于一维卷积神经网络模型的AI量化智能选股策略
摘要：这是早前BigQuant专题研究：基于卷积神经网络CNN的深度学习因子选股模型。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），是计算机视觉研究和应用领域中最具影响力的模型之一。同样，如果将时间看作一个空间维度，类似于二维图像的高度或宽度，CNN也可以对时间序列处 阅读全文
posted @ 2021-12-29 15:30 BigQuant量化 阅读(107) 评论(0) 推荐(0) 编辑
多因子组合如何进行风险线性分解
摘要：模块使用背景 该模块是基于Barra风险模型开发出的可以将使用者投资组合的历史表现进行风险分解并归因到9种Barra大类因子上面，可以让BigQuant使用者更直观地将自己的组合进行风险线性分解。 Barra所使用的风险因子主要来自于基本面，包括行业、规模、波动性等。由于这些风险因子是每月重新计算的 阅读全文
posted @ 2021-12-29 14:39 BigQuant量化 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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