大富翁量化 Table of Content Barra风险模型构建完全指南 Barra风险模型是业内最有名的多因子模型之一。它最初由Barra Inc(创始人Barr Rosenberg)提出,后来被MSCI(明晟)收购,因此现在是MSCI的资产。在MSCI网站上,我们还可以看到名为BarraOne的产品推介。很多想学习Barra模型的人,不知道Ba... 2024-05-21 暴力美学!洗盘模式如何检测? **无洗盘,不拉升。** 筹码收集阶段,股价呈现出上涨形态,也吸引到许多不坚定的跟风盘,它们将成为主升过程中的不利因素。因此,在拉升之前,主力会采用洗盘的方式,将这些不坚定的低价筹码洗下车。这个过程中往往暴涨暴跌,犹如一匹烈马,要摆脱它身上的骑手一样。**暴力洗盘,某种程... 2024-05-17 前视偏差 - 看似明白,实则糊涂 之前有一篇关于数据标注的笔记,得到了较多关注,也引起了一些同学质疑:**你使用了zigzag函数,这不会引起未来数据吗?**未来数据更学术化的说法叫前视偏差(look-ahead bias),回测中引入了未来数据,确实是做量化中很容易犯的一个错误。这篇笔记解释了zig... 2024-05-16 追随美的指引-纪念西蒙斯 周六早上醒来,James Simons(西蒙斯)辞世的消息刷屏了。多数人知道他,是因为他的财富和量化对冲基金公司-文艺复兴。但他更值得为人纪念的身份,则是数学家和慈善家。西蒙斯1938年生于麻省,毕业于MIT,在UC Berkeley获得博士学位。曾任职于MIT, Harva... 2024-05-11 终极猜想!底蓓离的成因分析 这几天圈内都在传底蓓离什么的。作为严肃的量化自媒体,我们就不跟着吃这波瓜了。不过,我一直很关注技术指标的顶背离和底背离,一直在追问它的成因如何,以及如何预测。底蓓离把我目光再次吸引到这个领域来,于是突然有了一个猜想。虽然我还没来得及完全证实它,但这个猜想,值得你锁定我的频道。... 2024-04-25 机器学习(XgBoost)预测顶和底 之前的文章中,我们对中证1000指数进行了顶和底的标注。这一篇我们将利用这份标注数据,实现机器学习预测顶和底,并探讨一些机器学习的原理。我们选取的特征非常简单--上影线和WR(William's R)的一个变种。选取这两个因子,是基于东吴证券高子剑在2020年6月的一份研报:... 2024-04-23 新国九条下,低波动因子重要性提升! _Robert (Bob) Haugen, 低波动因子之父。图片来自MarketWatch_之前我们有一期文章介绍了**低换手率因子**。它的背后的原理是,要买在**无人问津处,藏器待时,最终卖在人声鼎沸时**。这是一种博弈逻辑。今天介绍的**低波动因子**,... 2024-04-22 Don't fly solo! 量化人如何使用AI工具 在投资界,巴菲特与查理.芒格的神仙友谊,是他们财富神话之外的另一段传奇。巴菲特曾这样评价芒格:他用思想的力量拓展了我的视野,让我以火箭的速度,从猩猩进化到人类。人生何幸能得到一知己。如果没有这样的机缘,在AI时代,至少我们做量化时,可以让AI来伴飞。这篇文章,分享我用AI... 2024-04-19 为了机器能学习,我标注了 2 万条行情数据 芝加哥大学海德公园。芝大是经济学重镇,其学者开创了著名的芝加哥经济学派,共产生了 100 位诺奖、10 位菲尔兹奖、4 位图灵奖。今天量化人追逐的 **Alpha**, 最早就来自于 Michael Jessen 在芝大时的博士论文。---很多人对基于机器学习的量化策略很... 2024-04-18 月亮和Pandas - Wes Mckinney的传奇故事 正如死亡和税收不可避免,Pandas对量化人而言,也具有同样的地位 -- 每个人都不可避免地要与之打交道。而Wes Mckinney正是Pandas的创建者。Pandas是有史以来,最成功的Python库之一,以一已之力,开拓了Python的生存空间。---毛姆的《月亮和... 2024-04-10 1赔10!中证1000应该这样抄底 3月28日那篇文章分析了前一日的下跌为什么是可能预见的。这一篇文章,我将用坚实的统计数... 2024-04-08 没能上热搜,但卡尼曼值得我们纪念 3月27日,行为经济学的开山鼻祖丹尼尔.卡尼曼去世。作为行为经济学的一个分支,行为金融学在量化中的运用越来越广泛,并成功地解释了时序方向上价格波动的诸多原因。卡尼曼的重要贡献是建立起了一套形式化方法,使得运用心理学来解释和预测经济行为的研究纳入了科学的轨道。---前一... 2024-04-01