Kaggle冠军方案:用Autoencoder MLP+XGBoost做金融市场预测

竞赛主页：Jane Street Market Prediction竞赛背景金融市场的低买高卖，听起来是很容易的。但是在现实中，通过低买高卖进行交易获利一直是一个非常困难的问题，尤其是在当今复杂的金融市场中。电子交易系统允许在0.1秒内发生数千笔的交易，在其中产生很多可以被发现并用以获利的机会。在一个完全有效的市场中，买家和卖家将拥有做出理性交易决定所需的信息。因此，资产将始终保持其实际真实价值，

策略和技术 2023年03月15日

一个成功交易者必须有的思考模式

上周跟一个朋友出差在高速上，他问了我一个问题：到底是什么东西决定了交易市场价格的走势？怎么样才能盈利？从技术的角度来说，买卖双方力量的较量决定涨跌；从更高的层面来说，市场情绪决定涨跌。而决定能否盈利的因素，一定是你看整个市场的角度。他听得很晕乎。早期的时候我是从学习技术指标开始的，非常痴迷，直到连续亏损了2年，我开始反思自己，开始考虑一些形而上学的东西，这些东西彻底改变了我的交易思维，也对后来的盈

策略和技术 2023年02月24日

一代“传奇”朱利安·罗伯逊的12条投资箴言

罗伯逊是一位典型的价值投资者，在他看来，对冲基金这个行业的真谛就是寻找那些“尚未被开发”的市场，仔细研究并大力投资，然后等待获得回报。

策略和技术 2022年08月24日

为什么交易系统越简单越好？

简单的东西更聚焦，也更利于执行。很多人的交易系统效果不好，就是因为不懂取舍，什么都想要，结果把交易系统做得非常复杂。比如你明明有了一套交易系统，执行下来也是有盈利的，但是有一些行情做不上，特别是一些大行情，于是你抓耳挠腮的，想方设法修改系统参数把大行情做上，结果发现又影响了之前的订单。缝缝补补好几年下来，系统设置是越来越复杂，但钱是一点没赚到，反而还亏损了很多。

策略和技术 2023年06月14日

追涨杀跌的逻辑和交易方法

很多朋友都喜欢在交易中追涨杀跌啊，行情上涨了就追多单，下跌了做空单，凭着感觉追行情，结果在频繁的多空中产生严重的亏损。所以在交易这行中，很多人就觉得追涨杀跌就是最不可取的，最坑害人的。其实在我看来，追涨杀跌的逻辑还是挺贴合人性的，也没什么大毛病，只要在策略上做一些调整，其实也是能做到盈利的。咱们都说做交易要顺势而为，不仅是顺行情的“势”，也要顺我们人性的“势”。

策略和技术 2023年06月14日

清华深度学习框架 Jittor 开源，创新元算子和统一计算图，推理速度可提升 10%-50%

近日，清华大学计算机系图形实验室宣布开源全新的深度学习框架：计图（英文名：Jittor），这也是我国首个高校自研的开源深度学习框架。根据官网介绍，这是一个完全基于动态编译（Just-in-time）、内部使用创新的元算子和统一计算图的深度学习框架。根据官方给出的特性对比来看，Jittor 与国际主流平台相比，具有多项先进特性。与同类型框架相比，Jittor 在收敛精度一

策略和技术 2020年03月25日

k8s 机器学习工具包 Kubeflow 发布 1.0 稳定版

Kubeflow 首个重要版本 1.0 已发布，Kubeflow 原本称作 TensorFlow Extended，是谷歌内部用于将 TensorFlow 模型部署到 Kubernetes 的平台，现在的的名称取自 Kubernetes + Tensorflow。Kubeflow 也是首个针对 Kubernetes，提供可移植与可扩展的机器学习解决方案，让用户利用机器学习来

策略和技术 2020年03月06日

股指期货 IF, 恒指策略

MACD综合运用，周期共振，也可以做出这样的成绩来，不知道这样的结果会不会获得量化比赛奖！附图: 2019年5月份的IF1905合约，和恒生05合约，1分钟周期表现！欢迎商讨，共议交易之道！关键字：待分类原文发布于宽客论坛，点击阅读原文

策略和技术 2019年11月02日

如何设置交易滑点？精确到 tick 测算期货冲击成本（附源码）

分享一篇不错的文章：我们在非撮合回测模式下，因为无法获知交易价格当时的真实盘口价差、挂单数量，常主观设定一个滑点均值，比如针对螺纹钢等合约，设置 1 跳，针对某些交易不活跃的品种，设置 2 跳。但是这种近乎拍脑袋的方法并不精确。我们今天尝试通过简单的辅助工具，实现尽可能接近准确的 tick 级别滑点设置，代码已写好，不用编程也可获得结果。“过价成交”与“撮合成交”主流程序

策略和技术 2019年03月19日

实证因子有效性：20 日相对强弱（RSI）

Barra结构化多因子风险模型是目前指数增强和阿尔法对冲基金应用比较广泛的分析工具，寻找到有效的因子则是多因子选股模型的基石。我们将通过以下的方法对单因子进行检验。因子IC、IR的介绍：IC即信息系数（Information Coefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的截面相关系数，通过 IC 值可以判断因子值对下期收益率的预测能力。信息系数的绝对值

策略和技术 2018年06月01日

“量子杯”全国高校量化大赛隆重登场！开启属于你的宽客人生！

嘿！你知道吗？千万实盘资金已经在“量子杯”全国高校量化大赛中等着你啦！宽客们，行动起来！现金奖励、实盘资金、工作机会……这些奖励正等着最好的你！又一年，“量子杯”全国高校量化大赛，扬帆起航！随着量化投资的持续升温，国内量化人才越来越紧缺，高校作为培育人才的首要阵地，更是承载着学子的量化梦想与希望。“量子杯”全国高校量化大赛由量子金服主办，指导单位是四川省经济和

策略和技术 2018年05月30日

“4 个月营业利润同比增长率”有效否？实证开始！

Barra结构化多因子风险模型是目前指数增强和阿尔法对冲基金应用比较广泛的分析工具，寻找到有效的因子则是多因子选股模型的基石。我们将通过以下的方法对单因子进行检验。因子IC、IR的介绍：IC即信息系数（Information Coefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的截面相关系数，通过 IC 值可以判断因子值对下期收益率的预测能力。信息系数的绝对值

策略和技术 2018年05月11日

单因子检验之 1 月换手率

Barra结构化多因子风险模型是目前指数增强和阿尔法对冲基金应用比较广泛的分析工具，寻找到有效的因子则是多因子选股模型的基石。我们将通过以下的方法对单因子进行检验。因子IC、IR的介绍：IC即信息系数（Information Coefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的截面相关系数，通过 IC 值可以判断因子值对下期收益率的预测能力。信息系数的绝对值

策略和技术 2018年04月28日

「极简机器学习」，从少量数据中学习精确特征的卷积神经网络

机器学习模型通常依赖于大量训练数据，所以在很多领域中难以施展拳脚。近日，伯克利实验室 CAMERA 的研究人员开发了非常高效的卷积神经网络，可以从有限的训练数据中分析实验科学图像，精确地执行图像分割和图像去噪等，并有望扩展到其它实验研究领域中。小鼠淋巴母细胞的切片。（a）原始图像；（b）人工切割得到的切片；（c）100 层的 MS-D 网络的输出（数据来自 A.Ekman,

策略和技术 2018年03月05日

机器学习算法如何调参？这里有一份神经网络学习速率设置指南

每个机器学习的研究者都会面临调参过程的考验，而在调参过程中，学习速率（learning rate）的调整则又是非常重要的一部分。学习速率代表了神经网络中随时间推移，信息累积的速度。在理想情况下，我们会以很大的学习速率开始，逐渐减小速度，直至损失值不再发散。不过，说来容易做来难，本文作者对学习速率的调整思路进行了简要介绍，希望能够对你有所帮助。在之前的文章里，我已经讲了如何

策略和技术 2018年03月05日

深度学习之父低调开源 CapsNet，欲取代 CNN

“卷积神经网络（CNN）的时代已经过去了！”——Geoffrey Hinton酝酿许久，深度学习之父Geoffrey Hinton在10月份发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet)。 Hinton本次挟CapsNet而来，大有要用它取代CNN的气势。今天，有科技媒体发布Capsule Networks(CapsNet)开源的消息，去寻找Gith

策略和技术 2018年02月01日

双均线策略示例

策略简介均线，即移动平均线（Moving Average），是指最近n天收市价格的算术平均线，在计算中，始终采用最近n天的价格数据，随着新的交易日的更迭，逐日向前推移。均线理论是当今应用最普遍的技术指标之一，它帮助交易者确认现有趋势、判断将出现的趋势、发现过度延生即将反转的趋势。我们这里探讨的双均线策略即是对均线理论的一项简单应用。所谓双均线，是指考察短期、长期两条均线

策略和技术 2018年01月25日

股指期货跨期套利策略示例

模型简介套利是期货交易中一种常见的投资方式，其原理是在标的产品间的市场价格关系处于“异常”状态时进行双边交易，以获取低风险价差。相比来说，投机交易的风险太大，套期保则值是为了规避市场风险，无法获取最大收益。而套利交易的收益往往独立于市场，无需关注市场行情涨跌，都可以在价差中获利，且一般波动较小，风险较低。期货套利交易种类繁多，按品种可分为股指期货套利和商品期货套利；按套

策略和技术 2018年01月25日

迈克尔·喜伟收益型投资法

引言迈克尔·喜伟（Michael Sivy）是美国知名的投资分析师，畅销书 《Michael Sivy’s Rules of Investing: How to pick stocks like a pro》的作者。其对全球股市的预测绩效显著，曾在1987年预警美国股市的大崩盘，在1994年华尔街空头气氛弥漫时成功预测到了1995 年至1999 年美国股市的长牛市。迈克尔

策略和技术 2018年01月25日

可更好理解深度学习模型的工具包 Darkon

Darkon 详细介绍Darkon 是一个更好地理解深度学习模型的开源工具包。深度学习由于难以被理解，经常被戏称为黑箱（black-box）。但是，可解释性与可控性对深度学习模型的商业化至关重要。人们通常认为只要准备高准确性的数据集足以将该模型用于商业产品。但是，但实际情况却是经常在实际应用中遭受失败，并会导致极端案例的出现。Darkon 旨在帮助理解已训练模型，进而

策略和技术 2018年01月24日