量化哥-优矿Uqer

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量化哥-优矿Uqer回复的提问

对于具备量化能力的程序员来说,我是应该先了解股市相关的知识【短线指标,估值,财报,趋势】,还是应该撸起袖子直接干量化,然后边量化实现边学习理论知识? 背景:刚进股市2个月的小白,目前在学习财报和估值查看全文

他的全部讨论
优矿专业版量化因子库全新升级 & 全新增加187个数据选股指标

【量化因子的前世今生】 从马克维茨的资产投资组合理论提出投资分散化,到资产定价模型(CAPM)用市场超额收益率解释个股超额收益率,进而发展到套利定价模型说明个股收益受到多种因素影响。后来的Fama-French三因子模型、五因子模型,一步步的理论研究背景促进了量化因子的诞生。量化因子,就是通...查看全文

Paper Reading 在线机器学习投资组合优化

论文给出的算法: Bandit Learning Online机器学习方法在投资组合选择上的应用,参考文献 Bandit Learning 最初是为了解决多臂赌博机 (multi-armed bandit) 问题 这里的臂 (arm) 可以抽象为不同的动作,对于量化模型来讲可以是一个资产也可以是一个资产组合,在t时刻我们可以看到对应arm过去的信...查看全文

高频因子之股票收益分布特征丨优矿深度报告系列(十一)

本文利用优矿的分钟级别数据与回测框架,参考海通证券《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》与《选股因子系列研究(二十五)——高频因子之已实现波动分解》中的研究方法,对研报的结果进行了实证分析,用以探索日内高频数据因子在选股方面的应用。 研究结论如下: 1.本文主...查看全文

我是如何一步步实现对全市场PE/PB估值的?

一年前写过全市场PB/PE估值1.0,它是根据全市场股票PE和PB的中位数来估值,后面陆陆续续进行了优化,具体如下: 全市场PB/PE估值1.0: 查看完整代码请前往优矿量化社区 20171124增加内容: 根据深综指日K线对数坐标直线拟...查看全文

如何用机器学习解释股票市值?

本文利用优矿上的财务数据与回测框架,参考东方证券《用机器学习解释市值:特异市值因子》中的研究方法,对研报的结果进行了实证分析,用以探索非线性模型在市值解释模型中的应用。主要结论如下: 本文利用OLS线性回归与xgboost回归建立了两种市值解释模型,OLS模型的R2为78.7%,xgboost模型的R2达...查看全文

会计估值视角下的价值因子和size-effect探讨

一、模型 在合理的会计准则下,假设财务报表中的数据满足清洁盈余关系(Clean Surplus Relation,CSR),我们有: 其中B_t是t期的账面价值, d_t+1是t+1期的payout(现金分红+回购股份),Earnings_t+1 是t+1期的利润。 上式经过变形,同时取数学期望(严格地说是在t期的条件期望)可得: 等式的左边是t+...查看全文

量化入门-小白到菜鸟的学习路线

小白到菜鸟的入门学习路线,不要盲目以为多看策略就能学会,要注意学习方法。 本文的主要目的 很多新人面对多如牛毛的策略不知从何下手,在很多较难的帖子下面留言一些最基础的问题。小白不知道该先学什么,后学什么,所以想着写些东西帮下小白。 如果想要看懂论坛中的大神帖,一定的python和证券...查看全文

细分行业下的多因子选股模型丨优矿深度报告系列(十)

传统的多因子选股模型在给股票打分或者预测股票收益率,然后通过一定的技术手段,例如IC相关的加权方式,确定每个因子的权重,然后根据权重汇总得到股票的得分或者预期收益率的估计。并由此来构建组合,一般对于量化绝对收益产品来说,为了控制风险,需要让做多的股票组合的行业配权重与基准达到一...查看全文

GJquant-研报复现:兴业证券基于月度效用的选股因子研究

本篇内容作者:GJquant-俊盛,可在优矿社区搜索昵称阅读更多干货。推荐阅读:【策略精选】GJquant--因子研究专题。 *欢迎大家积极投稿,凡采用者皆奖励积分500。具体可联系邮箱yifan.hua@datayes.com。 上证50回测结果: ...查看全文

研究|策略归因:网页链接查看全文

基于收益型投资法和价值选股法的市场择时轮动策略:网页链接查看全文

会计估值视角下的价值因子和size-effect探讨

1.模型: 在合理的会计准则下,假设财务报表中的数据满足清洁盈余关系(Clean Surplus Relation,CSR),我们有 其中Bt是t期的账面价值, dt+1是t+1期的payout(现金分红+回购股份),Earningst+1 是t+1期的利润。 上式经过变形,同时取数学期望(严格地说是在t期的条件期望)可得: 等式的左边是t+1期的...查看全文

阳光灿烂的时候记得修屋顶,阴雨连绵的日子更要苦练内功。[加油][加油]本期更新了大量的特色因子研报,欢迎各位球友阅读——金工研报搬运_更新基本面、行业轮动和人工智能相关研报:网页链接查看全文

GJquant--基于月度效用的选股因子研究:网页链接查看全文

集成学习模型在选股方面的应用:网页链接查看全文

追寻“国家队”的足迹:网页链接查看全文

基于筹码分布如何选股:网页链接查看全文

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