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    因子变换

    Alhpa 模型的实质是通过找到因子或因子组合与未来收益率之间的关系,从而训 练出较为稳定的收益预测函数,选取优质个股组合。例如,通常用的线性回...

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    AdaBoost 弱分类器数量选择

    在算法介绍中我们提到,本文所采用的AdaBoost 算法采用的是单层决策树作为 弱分类器,其关键问题之一在于弱分类器数量的选择。弱分类器的叠加效...

  • 逻辑回归方法

    逻辑回归方法是一种常用的离散选择模型,在金融领域,很早便被应用于违约风 险、早偿风险分析等方面。在选股方面也经常被用于预测涨跌分类,因此我们采 ...

  • 国海研究量化Alpha 选股策略 ——多因子模型系列报告之二

    投资要点:  多因子Alpha 模型一直以来都是量化投资领域研究的重点,在Alpha 策略中,因子构造和构建收益预测模型这两个方向都对策略效果...

  • 因子预测能力初探 ——多因子模型系列报告之一

    投资要点:  在多因子选股模型中,IC 通常被用于衡量因子对收益率的预测能 力,本文选取较为广泛应用的因子,利用沪深300 成分股和中证500...

  • 互联网大数据下的量化投资

    大数据是指信息量规模巨大到在撷取、管理、处理、整理等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。伴随着全球经济一体化和全球信息化的快速发...

  • 基于大数据挖掘的概念轮动策略

     概念轮动策略思想 通常情况下,某个概念热点在出现上涨之前往往受到了投资者的广泛关注,投资者的情绪、对概念热点的关注程度都会对市场涨跌起到推波...

  • 互联网热度择时策略介绍

    我国A股市场的散户投资者众多,散户投资者贡献了A股市场的80%以上的成交 额。尽管散户投资者在整个A股市场总市值上占比不大,但是散户投资者的巨大...

  • 网络热度是有效的量化择时数据

    实证结果表明网络热度作为择时信号源在历史区间内具有优异的表现,网络 热度相对于大盘具有领先性质,基于网络数据源的数据,可以根据网络情绪的变动比 ...