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RSS订阅指数增强策略源码.py
指数增强策略并不是被动的跟踪某个指数波动，而是采用量化增强模型，利用多因子alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合。指数增强策略不会对跟踪标的成分股进行完全复制，而是会对部分看好的股票增加权重，不看好的股票则减少权重，甚至完全去掉。通过对交易成本模型的不断监测，尽可能让交易成本降到最小。综合来看，就是既做到超额收益，又控制主动风险。
2019-06-12
双均线加上MACD过滤策略源码.py
均线策略比较容易捕捉大型的趋势行情，能够在较早的点位入场，但是缺点是，可能在震荡行情中产生很多交易信号，从而造成反复止损，形成大幅亏损，可以采取配合MACD指标过滤一些有效性低的策略信号。
2019-06-12
双均线加入滑点手续费.py
双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。简单的一买一卖模型，其实交易太过频繁，只要考虑到滑点和手续费就撑不住了。
2019-06-12
多因子选股之有效因子策略源码.py
多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。
2019-06-12
冗余因子的剔除.py
多因子选股模型的建立过程之有效但冗余因子的剔除。不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除， 而只保留同类因子中收益最好、区分度最高的一个因子。
2019-06-12
日内回转交易策略源码
日内回转交易是指投资者就同一个标的（如股票）在同一个交易日内各完成多次买进和卖出的行为，其目的为维持股票数量不变，通过日内K线操纵，使可用余额增多，股票成本降低的一种盈利模式。
2019-06-12
跨期套利策略源码.py
跨期套利是利用同一商品但不同交割月份之间正常价格差距出现异常变化时进行对冲而获利的，又可分为牛市套利（bull spread）和熊市套利（bear spread）两种形式。例如在进行金属牛市套利时，交易所买入近期交割月份的金属合约，同时卖出远期交割月份的金属合约，希望近期合约价格上涨幅度大于远期合约价格的上帐幅度；而熊市套利则相反，即卖出近期交割月份合约，买入远期交割月份合约，并期望远期合约价格下跌幅度小于近期合约的价格下跌幅度。
2019-06-12
跨品种套利量化策略源码.py
跨品种价差套利原理,通俗地讲，就是两个合约相关性很好，突然市场出了一个bug，破坏了两个合约之间的平衡状态，进场套利；等待市场回复，平仓出场。即均值回复思想。
2019-06-12
集合竞价选股量化投资策略源码
所谓集合竞价就是在当天还没有开盘之前，你可根据前一天的收盘价和对当日股市的预测来输入股票价格，在集合竞价时间里输入计算机主机的所有下单，按照价格优先和时间优先的原则计算出最大成交量的价格，这个价格就会是集合竞价的成交价格，而这个过程被称为集合竞价。
2019-06-12
基于EVEBITDA倍数估值法的Alpha对冲策略源码
投资者在市场交易中面临着系统性风险(即Beta风险)和非系统性风险(即Alpha风险)，通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益(即阿尔法收益)的策略组合，即为阿尔法策略。从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用衍生工具对冲掉贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。后者在国内通常被称为阿尔法对冲策略，并在近年A股市场上得到广泛应用。
2019-06-12
行业轮动策略源码
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略，其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据不同行业的区间表现差异性进行轮动配置，力求能够抓住区间内表现较好的行业、剔除表现不佳的行业，在判断市场不佳的时候，权益类仓位降低，提升债券或货币的比例。
2019-06-12
MACD指标股票量化投资策略源码
MACD称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，但阅读起来更方便。当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。
2019-06-12
KD指标量化策略源码
KD指标全称KDJ指标，中文名称是随机震荡指数，英文名称是Stochastics oscillator是技术分析指标的一种。的主要理论依据是：当价格上涨时，收盘价倾向于接近当日价格区间的上端；相反，在下降趋势中，收盘价倾向于接近当日价格区间的下端。随机指标（KDJ）在设计中充分考虑价格波动的随机振幅与中短期波动的测算，使其短期测市功能比移动平均线更加准确有效，在市场短期超买超卖的预测方面又比相对强弱指标敏感。因此，这一指标被投资者广泛采用。
2019-06-12
KDJ中J值量化策略源码.py
KD线称之为随机指标，K为快速指标（黄色），D为慢速指标（蓝色），红色为J线，一般性用法围绕着J展开，20以下为超卖区（本来不该卖这么多，结果卖了这么多，就有反弹的需求），80以上为超买区，我们常用的都是J值，当J值低于20一下，出现金叉，反弹概率比较大。
2019-06-12
GARP量化投资策略源码
GARP策略是同时考量价值因素与成长因素的一种混合型投资策略，试图寻找某种程度上被市场低估的股票，同时又有较强的持续稳定增长的潜力股。一方面利用股票的成长属性分享高成长收益机会；另一方面，利用价值型投资标准筛选低估值股票，有效控制市场波动时的风险。在股票市场价值与成长风格发生轮动时，GARP 可兼顾两种因素，有效平滑收益波动，市场轮动下的表现也更为稳定。
2019-06-12
多因子选股模型水平测试题.pdf
多因子模型是量化股票组合投资领域的基本工具，介绍性的资料很多。但学习这些资料之后，甚至一些老手也很难判断自己掌握到什么程度，或是在哪些方面有所缺失。因此，我们几位从业者合力整理了这份多因子模型水平测试题。以问题的方式激发思考，希望能够给从业者提供一个深度学习多因子模型的参考方向。列表中的很多问题我们也不知道最好的答案是什么，提示仅供参考。
2019-06-12
配对交易python策略源码
配对交易（Pairs Trading）是指八十年代中期华尔街著名投行Morgan Stanley的数量交易员Nunzio Tartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略，，其成员主要是物理学家、数学家、以及计算机学家。Ganapathy Vidyamurthy在《Pairs Trading: Quantitative Methods and Analysis》一书中定义配对交易为两种类型：一类是基于统计套利的配对交易，一类是基于风险套利的配对交易。
2018-09-19
空空如也
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