量化投资

量化投资基础（四）之AR、MA、ARMA与ARIMA模型点赞、关注，养成良好习惯 Life is short, U need Python 量化投资基础系列，不断更新中

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再谈量化策略失效的问题更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。我们在交易量化策略的时候，经常会遇到量化策略出现持续性的回撤。此时，必须考虑一种情况，即正在交易的策略可能失效了。于是，我们的首要工作是，判断这个量化策略是否失效。

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如何使用Tushare+ Backtrader进行股票量化策略回测更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。典型的股票量化策略回测流程包括以下几个步骤：

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大A为何频繁跳水，Python量化1200W条交易数据给你答案！| 邢不行这是邢不行第 110 期量化小讲堂的分享作者 | 邢不行、密斯锌硒常看我文章的读者应该能发现，我介绍过的量化策略大多都会在开盘时买入。

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数字多空策略交易系统（实盘+回测+数据）更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。技术宅此前分享的数字货币策略多为单边策略。单边策略最大的特征是在承担一定的波动风险前提下获取高收益率。而对于许多稳健的、中、低风险偏好的投资者来说，在承担尽可能小的波动风险前提下，获取尽可能高的收益率，是他们追求的目标。

TensorFlow 量化投资分析通过使用TensorFlow，可以灵活地构建和训练各种量化投资模型，从而实现更加智能化和自动化的投资决策

tensorflow 的学习与应用TensorFlow是由Google Brain团队开发的功能强大的开源软件库，用于实现深度神经网络。它可以帮助简化神经网络的编写和部署过程，缩短从想法到实现的时间。TensorFlow在2015年11月首次发布，并在Apache 2.x协议下提供。它已经成为一个非常受欢迎的库，拥有大量的贡献者和提交次数。

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最优订单执行算法相关Paper介绍更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。随着量化交易、高频交易的竞争日益激烈，事实证明，交易执行显着影响量化策略的投资绩效。因此，许多从业者开始将交易执行视为一项独立的任务。本期文章分享，我们搜寻了一些用于最小化交易成本的最佳交易订单执行策略算法相关的论文，供大家参考。

Python量化投资——金融数据最佳实践: 使用qteasy+tushare搭建本地金融数据仓库并定期批量更新【附源码】做量化投资或者对量化交易感兴趣的朋友应该都需要用到大量的金融数据，例如股票价格，基金净值、上市公司技术指标和财务指标等等。但是，如何有效、可靠地获取金融数据，并且有效地使用，却是一个令人头疼的问题。在这篇文章中，我想跟大家交流我的使用心得，分享我的最佳实践——建立一个本地数据仓库、定期拉取数据；按照这个最佳实践，可以实现以下功能：

保序回归与金融时序数据保序回归在回归问题中的作用是通过拟合一个单调递增或递减的函数，来保持数据点的相对顺序特性。主要用于以下情况：

当我们谈论量化时，我们在谈论什么？量化投资常见策略有哪些？| 融券T0和高频交易详解【邢不行】最近关于量化的争议不断，很多人甚至建议取缔量化。部分人认为量化以高频交易配合融券变相实现T+0，赚走了市场所有的钱，有失公正。