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005 - 订单执行算法 现在量化交易的流程和以前人为执行交易的年代并没有什么显著不同。一些交易者喜欢主动地参与执行自己的订单，而另一些则把执行订单的工作外包给经纪商去做。一些公司会把执行订单外包给提供订单执行服务的第三方公司，第三方公司会站在交易者的立场上与经纪商交涉。 现在，还有些公司继续雇用人 阅读全文
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投资组合优化技术 无约束条件的优化方法 无约束条件的优化方法是优化方法中最基本的一种，如果愿意的话，该方法可以把所有的资金投入单一金融产品。 带约束条件的优化方法 为解决这一问题，宽客们指出如何在优化过程中添加约束条件和惩罚项，从而得到更加“合理的”结果。约束包括头寸规模限制（如分配给某一头寸的占比 阅读全文
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投资组合优化工具主要是基于资产管理行业的经典理论——现代投资组合理论（modern portfolio theory，MPT）的基本原理。 现代投资组合理论 MPT的核心原理是，投资者一贯是风险厌恶型的，这意味着如果两种产品收益相同但风险水平不同，投资者会偏好低风险产品。据此可以得到一个推论，只有存 阅读全文
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模型预处理层介绍（3） - IntegerLookup IntegerLookup 的作用，是将整型特征映射到连续范围的预处理层。 tf.keras.layers.IntegerLookup( max_tokens=None, num_oov_indices=1, mask_token=None, 阅读全文
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Hashing的方式本质上也是分桶，在上一篇我们提到过的bucket的方式进行分桶，而在Hashingd的方法中，所有的输入都会通过Hash映射进行转换成int，然后再进行分桶。 该层将分类输入转换为散列输出。它在元素上将一个 int型或字符串 转换为固定范围内的int型。稳定哈希函数使用tenso 阅读全文
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相等风险加权 相等风险加权方法根据头寸的波动性（或风险的其他度量指标，如下降幅度）来反向调整头寸规模。波动性越大（小）的头寸，分配的权重就越小（大）。 相等风险加权的方式，是根据对于整个投资组合的风险贡献度而言，并不是根据分配的头寸规模，投资组合中的每个头寸都是均等的。 通常认为相等加权模型是最合适 阅读全文
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基于规则投资组合笔记。 相等头寸加权 如果某一头寸好到值得拥有，就不再需要其他信息来决定其规模。这里有个深层次的隐含假设：金融产品具有同质性，不需要根据其风险或其他指标加以区分。 这里解释一下什么是头寸。 头寸（position）也称为“头衬”就是款项的意思，是金融界及商业界的流行用语。 如果银行在 阅读全文
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同步更新到csdn 阅读全文
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预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示，其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括： class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp 阅读全文
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这篇论文已经不是推荐系统系列论文当中了，而是作为讨论注意力机制以及普通的全连接层之间的关系，也就是我们是否需要使用那么复杂的注意力机制来完成各种任务。 介绍 注意力机制，特别是自注意力机制，在视觉任务的深度特征表示中发挥着越来越重要的作用。自我注意机制通过计算特征的加权和来更新每个位置的特征，使用所 阅读全文