量化哥-优矿Uqer

量化哥-优矿Uqer

金融数据?海量免费。编程环境?我们护航。一键回测,模拟交易调仓信号即时跟踪。优矿(uqer.io)就等你来!

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

量化哥-优矿Uqer的热门讨论

轻点几下,玩转量化:股民选股必备,优矿因子选股策略生成器上线

优秀的投资者都会利用工具 “股神”巴菲特在进行投资决策时,会一页一页的翻看厚厚的《穆迪手册》和《标普手册》,寻找低估股票的投资机会;桥水创始人Ray Dalio采用的是人脑+机器的模式,将人脑构建出的各种模型及配套的原则和信号进行程序化、工具化,以辅助人脑进行投资决策。 《穆迪手册》、...

机器学习时代来临,优矿重磅上线SKlearn、XGBoost和TensorFlow!

量化投资发展至今,基于线性模型的传统选股因子的效用在不断降低,挖掘新因子的难度在不断提升,业内人士纷纷感叹alpha难寻,渴望更深度的数据挖掘能力。与此同时,深度学习作为机器学习领域增长最快的板块,可以处理大量的,数以百万计甚至数十亿计的数据元素,并能够解析出可用的预测模型,与量...

好评100%,让人苦等两年,2018必读量化新书上市了!(内涵福利)

《Python与量化投资:从基础到实战》是华创证券研究所金工团队联合通联数据优矿团队,倾力两年打造的量化学习经典,由量化投资名师王小川博士领衔撰写。本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书,也可作为金融领域的入门参考书。 有了本书,成为量化大神?so easy!不多说,先上图。 本书分...

如何实现超额收益Alpha:质优股量化投资丨优矿深度报告系列之一

优矿金工团队对优质量化研报和文章进行研读,在优矿平台进行代码复现,并开放源码,提供“一键克隆”功能,助量化研究者开拓视野,高效的将新的研究思路融入到自己的模型当中。 本篇深度报告内容借助优矿的量化因子库,参考东方证券研报:《质优股量化投资》(作者:朱剑涛),书籍:《量化投资策...

深度学习模型对基本面因子的预测应用丨优矿深度报告系列(三)

对于股价的预测是研究的终极目标,基本面研究相信当前公司的优秀特征(如优秀的管理层、好的商业模式、稳健的财务等)在未来会让公司变的更加优秀,也因而未来的股价会变的更好;量化研究则是更加直观的通过基于历史统计的数据指标来提前反应未来股价。然而,这是一件非常难的事情,尤其是对于量...

优矿量化精英养成计划:培养最优秀的Quants,寻找最有潜力的你!

立即报名:网页链接 Quants,俗称“金工”,他们熟练的运用脑中的数理模型与现代工具赋予的强大计算能力,在金融大数据的海洋中遨游,寻找着交易的“圣杯”。 江湖传闻,寥寥数人的金工团队便能匹敌数十人甚至上百人组成的投资团队,海内外的量化机构重金求才,仍然“一Q...

Quants必读书单,你读了几本?丨送书活动

在寻找“圣杯”的量化之路中,你需要不断提升自己的能力值,边读书边实践就是一种很好的方法。新年即将到来,优小矿特意为矿友们整理了一份新年书单,小学生都开始学Python了,你不学怎么搞量化?所以,想知道量化大佬们平时都看的是什么书么? follow me~~ 1、《A Byte of Python》 作者:Swar...

【量化策略】如何用PLS方法合成因子,实现一个年化41%的策略?

因本文涉及公式较多,建议大家前往优矿量化社区,获取完整代码。 导读 A. 研究目的:本文提取25个财务、量价因子,利用PLS(Partial Least Square)方法合成因子,验证能否提升因子表现。参考《Aggregation of Information A...

【矿友必读】集成学习模型在选股方面的应用

最近,人工智能引起了大家广泛的关注,其在图像识别,自然语言处理方向都做出了一些成果。该领域比较常用的模型有线性回归、树模型、SVM, 集成学习,深度学习模型(CNN, RNN),以往大家在量化方面主要选取线性回归模型,其在解释因子收益方面比较直观,但这种做法会丧失一些非线性的特征关系。本文...

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...

【量化学堂】分位数回归在多因子选股中的应用初探

本文利用优矿上的因子数据与回测框架,参考海通证券《选股因子系列研究(二十七)——分位数回归在多因子选股中的应用》中的研究方法,对研报的结果进行了实证分析,用以探索分位数回归的应用。发现如下结论: --选取不同的分位点,分位数回归的结果差异较大;同时该差异在不同的因子之间,影响也...

庖丁解牛,手把手教你做财务分析丨量化入门系列第三课

开门见山,先上课程链接:财务分析入门基础课 基本面量化投资(Quantamental)是量化领域中的热点方向,诸多大牌量化基金经理都采用基本面+量化的方法进行投资,而究其基础是扎实的财务分析功底,财务报表是了解企业基本面的窗口。与此同时,许多小伙伴是学习...

优矿黑板报丨公式合成因子、因子分享等六大功能全新上线

因子的寻找、构建和分析是量化组合构建的基石,其重要性不言而喻。因子生产过程融合了数据的获取和挖掘、因子构建、因子分析等步骤,还有团队协作、分享等需求,亟需研究工具进行赋能,提升投资研究效率。 优矿作为一站式Alpha研究和管理平台,本次专业版客户端全新上线公式合成因子、因子分享、...

『量化投资这一年』年度社区精华贴集合

十大模块,百余精华贴 将帖子按照优矿社区的克隆数和收藏数排序,方便大家查看。 开门见山,首先是来自优矿的量化金工-追风少年磊少-的年度研究合集和心路历程:2017,再见啦! 一、研报复现 研报复现历来是社区最火热的话题之一,各...

GJquant--个股日资金流向启示:网页链接

量化入门系列课程第二课:Python科学计算工具包上线!

两周前,我们推出了量化入门系列课程第一课:Python入门及数据处理。上线之后,已有上千位同学报名学习,好的开始是成功的一半! 现在,在同学们的期待之下,量化入门系列课程第二课:Python科学计算工具包 来啦! 第二课的讲师是毕业于香港大学的佳欣老师,他就职于通联数据任高级算法工程师,目...

巴菲特投资业绩哪里来?多因子模型告诉你丨量化入门系列第六课

巴菲特领导下的伯克希尔•哈撒韦在长达30年的漫长岁月中,实现了0.76的夏普率,这比任何股票或共同基金都要高。在一篇AQR的工作论文:Buffet’s Alpha 中,作者发现,巴菲特的回报既不是运气也不是魔术,而是建立在专注于便宜、安全、优质的股票和杠杆的使用上。 简单来说,论文作者用6个因子(Fa...

财务分析实战编程,牛津大神等你来战丨量化入门系列第四课

经过财务分析入门基础课的学习后,相信同学们对资产负债表、现金流量表、利润表及财务数据与企业基本面的关系已经有所了解,那么问题来了:如何通过量化的方法处理和分析财务数据,构建基本面因子,为量化投资实战打下基础呢? 答案就在量化入门系列第四课:财务分析实战编程课中{财...

量化方法在价值投资中的应用--F-SCORE方法在A股中的实证

本篇文章主要参考Piotroski在2002年发表的学术论文《Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers》中提出的F-SCORE方法对企业的财务面进行分析进而构建了F-SCORE因子。然后,对F-SCORE因子进行了详细的分析。我们通过计算和分析剖析...

一文教你构建中国波指

“恐慌”来袭 “在别人贪婪的时候恐惧,在别人恐惧的时候贪婪。”这是巴菲特最著名的言论之一,而VIX指数(CBOT Volatility Index)又称”恐慌指数“,基于期权的隐含波动率编制而成,衡量着市场对未来风险程度的预期。VIX指数本身是不能交易的,ETF兴起后,便出现了VXX和UVXY这两个看多VIX的ETF...

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...

课程-机器学习在量化投资中的应用,优矿和你一起终身学习,在线学习请戳:网页链接

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...

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...

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...

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...

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+...

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...

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...

机器学习系列—xgboost因子择时

研究目的:本文利用优矿因子库中的因子,参考机器学习多因子动态调仓策略————广发证券《多音字Alpha系列报告值(三十六)》中的研究方法,对研报的结果进行了实证分析,用以研究机器学习在因子择时中的应用。 研究结论:用xgboost模型可以提高单因子的MAE、因子的风格轮动秩相关系数,并提高...

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: ...

研究|策略归因:网页链接

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

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...

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

GJquant--基于月度效用的选股因子研究:网页链接

集成学习模型在选股方面的应用:网页链接

基于日内模式的因子改进丨优矿深度报告系列(九)

本文利用优矿提供的行情数据,参考东吴证券《因子方法论之一:基于日内模式的因子改进》(作者:高子剑、魏建榕)中的研究方法,对研报的结果进行了实证分析,提供一个日内信息改进因子的普适思路。研究结论如下: --基于2013-04-01至2017-10-31月度调仓回测结果,基于换手率的局部流动性因子存在...

追寻“国家队”的足迹:网页链接

基于筹码分布如何选股:网页链接