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深度学习模型有能力自动发现变量之间的关系,而这些关系通常是不可见的,这使得深度学习可以挖掘新的因子和规律,为量化投资策略提供更多可能性。在传统的量化策略开发流程中,通常会使用 Py...
“在使用 DolphinDB 前,我们团队投研语言涉及 Python、C++、R、Matlab 等,多套语言的投研结果通常难以统一,高频投研人员往往还需额外花费精力提升代码性能。”在谈到团队的架构演变时,王...
在股票交易市场,涨幅是一个基础的量价指标,可以衡量资金对个股的拉升力度,是监控主力异动的重要指标。通过关注涨幅,可以了解到资金青睐哪些个股,市场关注哪些板块。 本教程主要提供一种...
一个量化策略在生产(交易)环境中运行时,实时数据的处理通常是由事件驱动的。为确保研发和生产使用同一套代码,通常在研发阶段需将历史数据,严格按照事件发生的时间顺序进行回放,以此模拟...
DolphinDB 是一款高性能分布式时序数据库。与传统的关系数据库和常见的时序数据库不同,DolphinDB 不仅提供了高速存取时序数据的基本功能,而且内置了向量化的多范式编程语言与强大的计算引擎...
DolphinDB 作为一款高性能时序数据库,其在实际生产环境中常有数据的清洗、装换以及加载等需求,而对于该如何结构化管理好 ETL 作业,Airflow 提供了一种很好的思路。本篇教程为生产环境中 ...
因子挖掘是量化金融研究和交易的核心工作。传统的开发流程中,通常使用 Python 从关系型数据库(如 SqlServer, Oracle 等)读取数据,在 Python 中进行因子计算。随着证券交易规模不断扩大以...
金融市场L1/L2的报价和交易数据是量化交易研究非常重要的数据。国内全市场L1/L2的历史数据约为20~50T,每日新增的数据量约为20~50G。传统的关系数据库如MS SQL Server或MySQL均无法支撑这样的...
本文将介绍如何把Tushare的沪深股票2008年到2017年的日线行情数据和每日指标数据导入到 DolphinDB database,并使用DolphinDB进行金融分析。Tushare是金融大数据开放社区,拥有丰富的金融数据...
在本系列二(多因子Alpha策略回测)中,我们对美股市场的4个量化因子进行了回测。在这里,我们将使用 DolphinDB database 内置的quadprog函数,对各个因子的权重进行均值方差优化,以决定最佳...
DolphinDB是新一代的时序数据库,不仅可以作为分布式数据仓库或者内存数据库来使用,而且自带丰富的计算工具,可以作为研究工具或研究平台来使用,适用于量化金融、物联网等领域的海量数据分...
在制定投资策略时,我们往往会研究股票之间的相关性。研究个股的相关性或者个股与指数,ETF之间的相关性,从而通过对冲套利来获得稳定收益。找到最相关的股票,可以根据交易员的经验,也可以...
有网友提问应该用什么样的数据库/数据结构/算法来计算某支股票的相似K线? 具体的问题描述是,假设给出某股某段行情K线(单位/日),从任何其他股票历史中匹配出与之最为相似的某段历史K线,并...
给定高频交易数据以及报价数据,如何判断每笔交易是由买方驱动或是卖方驱动,是进行高频交易数据分析经常需要处理的问题。本文将介绍如何使用DolphinDB快速计算每笔交易的驱动方,只需不到2...
本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB优雅而高效的实现量化交易策略回测。本文将介绍在华尔街广泛应用的多因子Alpha策略的回测。多因子模型是量化交易选股中最重要的一类模型,基本思路是找到...
本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB进行交易回测。本文以移动平均线指标为例,介绍如何在DolphinDB中实现技术信号回测。移动平均线指标(Moving average,简称MA)属于趋势指标。在金融分析...
交易本身对市场会产生影响,尤其是短时间内大量交易,会影响金融资产的价格。一个订单到来时的市场价格和订单的执行价格通常会有差异,这个差异通常被称为交易成本。在量化交易的策略回测部分...
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