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原创 个人微信公众号：AIquantLab，关注回复得1000GB学习资料~~
最近刚刚创建了一个个人公众号，想记录下学习的过程，所以把之前整理的视频资料分享了出来，公众号也会经常推送1、机器学习、深度学习等人工智能领域知识。2、前沿人工智能量化理论以及实际应用成果介绍。3、python编程小trick。4、传统量化策略以及智能量化策略分析。5、金融时间序列分析知识。学习上的问题也欢迎一起讨论~搜索公众号：AIquantLab或者扫一扫： ...
2019-02-14 11:49:05
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原创 AAAI 2024 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面AAAI 2024将在2024年2月20日到27日于加拿大温哥华举行。本次会议共收到12100篇投稿，共接收2342篇论文，录用率为23.75%。本文介绍了AAAI 2024中收录的几篇量化交易相关的论文。论文标题：MASTER: Market-Guided Stock Transformer for Stock Price Forecasting作者单位：上海交通大学论文链接：https...
2024-04-03 18:02:12
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转载 解读：大语言模型在金融领域的应用
1 前言本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。最后，我们讨论了金融应用中利用LLM的局限性和挑战，为金融人工智能提供路线图。2 语言模型的基础知识语言模型是一种统计模型，用于预测词序列的概率分布。其目标是计算概率P(W)，...
2024-03-28 18:00:41
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原创 WWW 2024 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面WWW 2024于2024年5月13日至5月17日在新加坡举办。本次WWW 2024共收到2008份提交全文，接收率大约20.2%。本文介绍了WWW 2024中收录的几篇量化交易相关的论文。论文标题：FinReport: Explainable Stock Earnings Forecasting via News Factor Analyzing Model作者单位：华南理工大学论文链接...
2024-03-19 18:01:05
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原创 【python量化】多种Transformer模型用于股价预测（Autoformer, FEDformer和PatchTST等）
写在前面在本文中，我们利用Nixtla的NeuralForecast框架，实现多种基于Transformer的时序预测模型，包括：Transformer, Informer, Autoformer, FEDformer和PatchTST模型，并且实现将它们应用于股票价格预测的简单例子。1NeuralForecastneuralforecast 是一个旨在为时间序列预测提供一个丰富的、高度可用和鲁棒...
2023-12-24 16:50:56
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原创 IJCAI 2023 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面IJCAI 2023于2023年8月19日至8月25日在中国澳门举办。本次IJCAI 2023共收到4566份提交全文，接收率大约15%。本文介绍了IJCAI 2023中收录的几篇量化交易相关的论文。论文标题：StockFormer: Learning Hybrid Trading Machines with Predictive Coding作者单位：上海交通大学论文链接：https:/...
2023-11-08 18:00:31
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原创 【python量化】挖掘股价中的图关系：基于图注意力网络的股价预测模型
写在前面近些年，图神经网络在时间序列预测领域发挥了重要的作用。其中，图注意力网络（GAT）是一种基于注意力机制的图神经网络，能够捕捉图结构数据中节点之间的复杂关系，从而在许多领域中取得了突出的性能。在本文中，我们利用Pytorch以及PyG（PyTorch Geometric 是一个强大而灵活的图神经网络库）框架，实现一个将 GAT 应用于股票价格预测的简单例子。1 前言随着金融市场的复杂性不断...
2023-09-16 18:00:18
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原创 AAAI 2023 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面AAAI 2023将于2023年2月7日至2月14日在美国华盛顿举办。本次会议共收到8777篇投稿，共接收1721篇论文，录用率为19.6%。本文介绍了AAAI 2023中收录的几篇量化交易相关的论文。论文标题：Financial Time Series Forecasting using CNN and Transformer作者单位：JP摩根AI research论文链接：https:...
2023-09-05 18:05:40
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原创 KDD 2023 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面ACM SIGKDD 国际会议（简称 KDD）是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会主办的数据挖掘研究领域的顶级年会，属于CCF A 类会议。KDD 2023是第二十九届国际数据挖掘会议，将于2023年8月6日至10日在美国加利福尼亚州长滩举行。KDD 2022 的总体接收率为 18.3%。本文介绍了KDD 2023中收录的几篇量化交易相关的论文。论文标题：Mastering Stock...
2023-08-09 18:01:35
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转载 解读：一种元增量学习方法用于自适应股票市场动态变化预测
·论文 |Meta contrastive label correction for financial time series··论文 |DoubleAdapt: A Meta-learning Approach to Incremental Learning for Stock Trend Forecasting代码 |https://github.com/SJTU-Quant/qlib...
2023-07-26 18:00:05
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转载 【python量化】LSTM框架下的短期反转+长期动量合成策略
择时系列第十六篇，分享一篇使用LSTM模型对短期反转和长期动量进行组合的择时策略。传统的择时策略在动量崩溃时难以快速响应，本文的策略在这一点上能有效提升，使用动量把握长期趋势，用反转捕捉短期变化。作者在文中一并附上了代码，获取原文请在公众号《量化前沿速递》后台回复“择时16”。策略综述：这里的长期动量用12个月的收益率表示，短期反转为1个月收益。策略构建的思路比较朴素，作者使用了一个变点检测模型C...
2023-07-07 18:32:24
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原创 解读：ChatGPT在股票市场预测方面的应用
写在前面ChatGPT的应用为股价预测领域带来了新的方法和思路。例如，通过结合自然语言处理和机器学习技术，可以从大量文本数据中提取有关股票市场的关键信息，进一步改进和创新预测模型；处理多源数据，如股票数据、新闻报道和社交媒体信息，从而使得我们能够更全面地分析股票市场的各种因素和动态，从而提高预测准确性并减少风险；解释市场中的事件和新闻如何影响股票价格，这有助于更好地理解市场的不确定性和风险，并为决...
2023-06-30 18:01:02
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转载 写给苦苦挣扎的Quant——量化如何找到自己的赛道（上）
全文仅仅是锤哥的个人观点，不喜可以后台或者加我微信探讨，勿喷。很多朋友一开始不知道做什么市场、做什么品种、做什么策略，看着眼花缭乱的文章，一会做做这个一会做做那个，学到了很多，除了能实盘的策略。这篇文章就这个问题说说自己的看法。一、编程初学或者还在挣扎的quant，一定要用python、一定要用python。因为python有最多最全的学习资料，基本上开箱即用，而且本身这门语言简单，好上手。有的朋...
2023-06-29 18:00:19
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转载 解读：面向金融领域的第一个公开大语言模型BloombergGPT
以下内容来自知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/619444812作者：Century See 已获得作者同意转载。排版：人工智能量化实验室公众号：算法工程笔记BloombergGPT是布隆伯格2023年3月30日公开在arXiv的一篇文章——BloombergGPT: A Large Language Model for Finance中涉及到的语言模型，也是金...
2023-06-14 18:01:00
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转载 【python量化】基于Transformer的择时策略(附源码)
择时系列第十五篇，分享一篇使用Transformer构建的择时策略。作者发现，基于注意力机制的深度学习策略，显著优于传统的时序动量策略和均值回归策略。此外作者提供了源码，可以直接测试，量化前沿速递公众号后台回复“择时15”获取报告及代码。作者首先对Transfor的深度网络做了一些说明，并与LSTM做对比。Transformer与LSTM不同的地方在于，Transformer是基于注意力机制的深度...
2023-06-11 18:00:23
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原创 WWW 2023 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面国际万维网会议（Proceedings of the ACM Web Conference，简称 WWW）是互联网技术领域最重要的国际会议之一。今年的 WWW 将在美国德克萨斯州举行。本届会议共收到了1900篇论文，接收365篇，录用率为19.2%。本文介绍了WWW 2023中收录的几篇量化交易相关的论文。论文标题：Know Your Transactions: Real-time a...
2023-06-04 18:00:03
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转载 【python量化】ChatGPT4 实现股票量化盯盘系统
如果你还不知道ChatGPT 是什么建议看这篇文章：ChatGPT 为什么这么火？它能干什么？昨天，我，一个 python 小白，花了 2 个小时时间，让ChatGPT4 帮我实现了一个股票量化盯盘系统。开通 plus 会员后，我一直想探寻 ChatGPT4 和 ChatGPT3.5 的区别。毕竟，钱不能白花呀。经过一段时间的体验，我明显感受到，比起 ChatGPT3.5，ChatGPT4 拥...
2023-05-19 18:00:26
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转载 【量化交易】股票价格前复权与后复权的区别以及注意事项
时不时就会看到到底是用股票前复权还是后复权价格的讨论，比如下面就是一个很经典的问法：“我用前复权价格计算指标的时候，发现会出现负价格，就没法取log了，应该是分红太多导致的，请问这种怎么处理？”小白刚开始分析股票数据，问这种问题其实很正常。但是架不住有大哥这么回答的："加个正数就行了"真的，大哥你不说话没人知道你啥都不懂。就像疫苗消灭了天花病毒一样，我希望这篇文章能彻底消除大家对前复权后复权的疑惑...
2023-05-08 18:00:41
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原创 【python量化】基于backtrader的深度学习模型量化回测框架
写在前面在本文中，我们将介绍使用PyTorch构建一个深度学习模型，并将其集成到backtrader回测框架中。具体地，我们将使用PyTorch来实现一个长短期记忆神经网络（LSTM）模型，并将其应用于股票价格预测。由于backtrader目前没有原生支持深度学习的模块，因此我们需要自己先实现一个深度学习模型，对其先进行训练与测试，然后将保存的模型与backtrader集成，以便进行回测。1 前言...
2023-04-30 14:13:51
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转载 解读：基于GCN的股票预测模型
前言：自ICLR2017首次提出图卷积神经网络（GCN）的概念，该模型在节点分类、边预测等任务上表现出了出色的性能。在传统因子选股模型中，常常将股票视为独立的个体，但事实上股票之间存在错综复杂的关系，使用GCN能将股票间的关系作为增量信息纳入预测模型，具有一定的提升价值和启发意义。对于股票间关系的影响，学者进行了众多研究，在之前的文章中提及的REST模型就对于股票关系图进行了建模，取得模型性能的提...
2023-04-24 18:03:58
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转载 【python量化】广发证券研报：Transformer 架构下的量价选股策略
以下内容来自知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/620820228作者：日暮途远 已获得作者同意转载。最近看到了一篇广发证券的关于使用Transformer进行量化选股的研报，在此进行一个复现记录，有兴趣的读者可以进行更深入的研究。来源：广发证券应用的Transformer架构其中报告中基于传统Transformer的改动如下：1.替换词嵌入层为线性层:在NLP领...
2023-04-14 18:00:55
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转载 【python量化】基于ChatGPT的多因子框架实现
史上最强，建议收藏！尝试用ChatGPT完成量化测试中的常用功能，包括因子构建、因子改进、测试框架，毕竟如果ChatGPT都会算会改进的因子，如果还不会，就只能去搬砖了，就问你慌不慌除了这里展示的这些，还尝试了一些其他的，包括询问特定基金、股票的信息、求导、积分，甚至解偏微分方程，都能实现。测下来的整体感觉是，除了不能保证准确度，其他都挺好的，但毕竟只是3.5，4已经有了相当程度的提升，以后可能还...
2023-03-28 18:01:01
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原创 【python量化】大幅提升预测性能，将NSTransformer用于股价预测
写在前面NSTransformer模型来自NIPS 2022的一篇paper《Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting》。NSTransformer的目的主要是为了解决其他方法出现过平稳化处理的问题。其通过提出序列平稳化以及去平稳化注意力机制可以使得模型面向提升预测性能的角度...
2023-02-25 18:00:39
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转载 【量化交易】94篇论文分析股市预测的深度学习技术
论文 |Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey作者 |Jinan Zou, Qingying Zhao, Yang Jiao, Haiyao Cao, Yanxi Liu, Qingsen Yan, Ehsan Abbasnejad, Lingqiao Liu, Javen Qinfeng Shi一 本文摘要...
2023-02-14 18:00:58
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转载 【量化交易】如何搭建本地化量化投研软件系统
以下内容来自知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/571485296作者：海滨 已获得作者同意转载。这篇文章希望能让大家了解到标准的量化交易软件有那些及各自特点，开源的轮子有哪些及各自特点，选择自研一套专属量化交易系统软件大概要做那些事（功能）。以便大家如果要从事量化交易时知道从哪里开始，如何从零开始。一、已有的轮子1、互联网研究平台聚宽、米筐、优矿等。应该是201...
2023-01-24 18:00:31
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转载 解读：基于对抗训练的选择性迁移学习用于股票趋势预测
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于Connection Scicence 2022的一篇文章《Selective transfer learning with adversarial training for stock movement prediction》。这篇文章提出了一个新的框架（STLAT），它提出了一种选择性迁移学习和对抗性训练的方式来预测股票走势。STLAT应用迁移学习来有...
2023-01-15 18:00:43
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转载 金工研报：你的风险模型能预测你的风险吗？
新开一个文献分享系列。今天分享一篇UBS的研报，获取原文后台回复“paper1”。按照报告的顺序来写吧。01 Summary 开篇三个要点风险模型非常重要。通过控制风险，可以提高IR，这比寻找新因子容易得多。大部分的风险模型使用时序方法或截面方法，各有优劣。报告给出一个混合方法进行风险建模，风格风险适合用截面模型建模，市场、地域、板块、宏观因素更适合用时序模型建模，给出了一个将二者组合到一起的方...
2023-01-07 18:00:30
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原创 激活学习：一种挑战反向传播的生物启发算法
激活学习(activation learning)是一种生物启发的简单本地学习规则构建的前向无监督通用模型，它的核心是构建多层神经网络使得网络输出激活强度能反映输入的相对概率大小。并且，它在一些任务上达到并超过反向传播的表现。激活学习的概念由山东大学教授周洪超在arXiv上提交的一篇文章“Activation Learning by Local Competitions”中提出。1激活学习的思路其...
2022-12-26 22:07:05
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原创 【python量化】将Informer用于股价预测
写在前面Informer模型来自发表于AAAI21的一篇best paper《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》。Informer模型针对Transformer存在的一系列问题，如二次时间复杂度、高内存使用率以及Encoder-Decoder的结构限制，提出了一种新的思路...
2022-11-26 18:00:41
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转载 基于smart money indicator的择时策略
本文根据报告《The Smart Money Indicator: A New Risk Management Tool》整理，获取全文请关注公众号《量化小白躺平记》并在后台回复“SMI"。文章提出了一个实时、跨资产、基于头寸的相对情绪指标，量化机构投资者的行为。该指标源自Commitments of Traders (COT) report，以一种新颖的方式衡量机构投资者相对于个人投资者在股票中...
2022-11-11 18:00:46
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原创 WWW 2022 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面国际万维网会议（Proceedings of the ACM Web Conference，简称 WWW）是互联网技术领域最重要的国际会议之一。今年的 WWW 将于4月25-29日在法国里昂以线上会议的形式召开。本届会议共收到了1822篇长文投稿，论文录用率为17.7%。本文介绍了WWW 2022中收录的几篇量化交易相关的论文。论文标题：WISE: Wavelet based Inte...
2022-10-02 18:00:44
2019
原创 KDD 2022 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面ACM SIGKDD国际会议（简称 KDD）是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会主办的数据挖掘研究领域的顶级年会，属于CCF A类会议。第28届KDD会议于2022于8月14日至18日在美国华盛顿举行。KDD 会议包含 Research 和 Applied Data Science 两个 track。目前，KDD 2022 论文接收结果已正式公布。据了解，KDD 2022 Resear...
2022-09-15 19:44:35
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原创 【python量化】将DeepAR用于股票价格多步概率预测
写在前面DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式，例如季节性，周期性等特性，从而实现对各条时间序列进行预测。下面的这篇文章主要教大家如何搭建一个基于DeepAR的简单预测模型，并将其用于股票价格预测当中。1 DeepAR模型DeepAR采...
2022-09-06 18:01:01
3835
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原创 AAAI 2022 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）意为国际先进人工智能协会，是人工智能领域的主要学术组织之一。旨在推动智能思维与行为机制的科学理解及机器实现，并促进人工智能的科学研究和规范应用。被中国计算机协会 CCF 推荐为A类会议。AAAI 2022 的论文接收结果：共有9020篇有效投稿，其中1349篇......
2022-08-27 20:56:17
2443
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转载 【时序预测】Transformer模型在时间序列预测领域的应用
今天又是一篇Transformer梳理文章，这次应用场景是时间序列预测。Transformer的序列建模能力，让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构。但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。这些都给Transformer在时间序列预测场景中的应用带来了新的挑战，也使业内出现了一批针对时间序列任务的T...
2022-08-26 15:31:39
17901
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原创 【python量化】Kaggle金融市场价格预测Top方案——基于AutoEncoder与MLP的预测模型...
写在前面下面这篇文章介绍了Kaggle中，关于金融市场价格预测比赛（Jane Street Market Prediction）中的冠军方案。该获胜方案采用了一个Autoencoder with MLP组成。1 竞赛背景"低买高卖"。这听起来很容易....在现实中，交易获利一直是一个难以解决的问题，在今天快速流动和复杂的金融市场中更是如此。电子交易允许在几...
2022-08-12 18:00:36
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原创 IJCAI 2022 | 量化交易相关论文（附论文链接）
写在前面国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）于1969年成立于加州，它是一个以科学和教育为目的非盈利公司,其主要通过会议记录、书籍、录像和教材的方式传播人工智能在会议上提出了尖端的科学成果。IJCAI会议是人工智能研究人员和实践者的顶级国际聚会。自19...
2022-08-01 18:00:01
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原创 解读：通过挖掘概念间共享信息，实现股票趋势预测的图模型框架
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于微软亚洲研究院同中山大学合作的一篇文章《HIST: A Graph-based Framework for Stock Trend Forecasting via Mining Concept-Oriented Shared Information》。这篇文章提出了一种股票趋势预测框架，它能够充分挖掘预定义概念和隐藏概念中的共享信...
2022-05-11 18:00:00
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原创 解读：机器学习预测收益模型应该采取哪种度量指标
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于Expert Systems with Applications 的一篇文章《Machine learning models predicting returns: Why most popular performance metrics are misleading and proposal for an efficient m...
2022-04-12 18:00:00
868
原创 解读：基于订单流、技术分析与神经网络的期货短期走势预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于TechRxiv 的一篇Preprint文章《Order Flow, Technical Analysis And Neural Network: Predicting Short-term Direction Of Futures Contract》。这篇文章提出了一种针对期货数据的短期预测模型，其对一系列来自技术分析、订单流的...
2022-03-28 18:00:00
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