摘要: 组合收益 E(Rp)=w1r1*w2r2..... 单只收益 Ri=Pt-Pt-1 波动率:标准差 python 统计 如有异常值,需要先处理 每只股票的 组合的收益和波动 阅读全文
posted @ 2022-06-22 17:29 爱打架的牛顿 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 需要mplfinance包 pip install mplfinance --upgrade from matplotlib import style import pandas as pd import mplfinance as mpf import matplotlib.pyplot as p 阅读全文
posted @ 2022-06-21 16:45 爱打架的牛顿 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 说说我对系统搭建的理解,首先量化系统我认为可以分为3大类 1.回测系统 (策略回测,指标评价等) 2.实盘系统(真正的生产) 3.可视化展示(锦上添花) 1. 回测系统: 回测系统主要为研究开发策略,有大量的数据处理,然而对系统的速度要求不高,所以我选择python ,除了资金曲线,还有一些统计指标 阅读全文
posted @ 2022-06-16 20:03 爱打架的牛顿 阅读(443) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 cover confident 成功的经验是good skills 失败为bad luck 1.持股集中 2.交易频繁 2. disposition effect 处置效用 永不承认错误 1. 过早卖掉盈利股票 2.长期持有亏损股票 (导致长期阴跌) 3. representative 从众 牛 阅读全文
posted @ 2022-06-06 17:01 爱打架的牛顿 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: IC - information coefficient r=1.5+a1+a2+...+a81 ai={-1,1}随机序列 ()收益序列 E(r)=1.5 期望 cov(r)=81 协方差 std(r)=9 标准差 g=2.0+a1+a2+a3+b1+b2+...b13 bi={-1,1}随机 因 阅读全文
posted @ 2022-06-06 16:32 爱打架的牛顿 阅读(2043) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 总结一下因子评价,最简单的方法,是使用quantopian的alphalens,简单粗暴,但不够灵活,每个人都因子评价的指标着重点不同,因此,我们最好自己写一套因子评价,来为我们自己服务 (1) 单因子 -- ic/ir -- 回归 -- 分组 以上是单因子评价,常用的3个方法,(当然在alphal 阅读全文
posted @ 2022-06-05 20:10 爱打架的牛顿 阅读(1158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 量化交易-可视化展示(grafana) 先上图 简单的实现了一下,效果还好,可玩性强 大概部署mysql+grafana step 1: 服务器:阿里云,ucloud啥的随意,配置也不需要什么,我的是阿里云1核1GB,足以 我用的ubuntu 后面的操作都是以ubuntu为例 服务器安装宝塔 https://www.bt.cn/new/d 阅读全文
posted @ 2022-05-31 19:52 爱打架的牛顿 阅读(511) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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