量化交易:算法、分析、数据、模型和优化高等教育出版社 / 2020-2-4出版 想读 在读 读过 豆瓣评分TM打开App评分 6.4 10人评分电子书/纸质版购买53.70元起短评 打开App写短评 健康平安快乐2021-06-24 21:40:51 翻译较差,内容晦涩。 2读书笔记 dhcn 2020-03-29 10:57:32 P11 “首先考虑学生群体”这个...
读《量化交易:算法、分析、数据、模型和优化》第四章 张伟 11 人赞同了该文章 本书第四章题为“电子交易中的计量经济学”,主要内容包括:电子交易和交易数据、高频数据建模、二次变差问题、多资产协变差问题、其他针对高频数据模型如ACD模型等。
本章包含以下几大部分:一是单个资产的最优执行问题;二是乘数价格影响模型;三是基于LOB数据的最优执行问题 ;四是投资组合的最优执行问题;五是最优配置问题。本章中诸多问题可归结为给定条件下的最优化问题求解,方法包括变分法(CoV)等。下面我将逐一展开。 一、单资产最优执行问题 这类问题的建模前提就是执行...
金融与投资 > 投资 > 高等教育出版社(HIGHER EDUCATION PRESS) > 量化交易:算法、分析、数据、模型和优化 高等教育出版社京东自营官方旗舰店 量化交易:算法、分析、数据、模型和优化[... Xin,Guo,Tze,Leung,Lai... 著,冯玉林,刘庆富译 京东价 ￥
量化交易:算法、分析、数据、模型和优化 作者:Xin Guo,Tze Leung Lai,Howard S出版社:高等教育出版社 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥77.70 定价 ¥89.00 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 服务 由“当当”发货,并提供售后服务。
量化交易依赖数学模型进行市场分析和交易决策,这些模型通过分析历史数据和市场行为来预测未来趋势并制定交易策略。基本概念包括时间序列分析、随机过程、回归分析和优化算法等。时间序列分析用于处理和预测金融数据的时间序列,通过模型识别趋势、周期和噪声。常见的时间序列模型有ARIMA模型和GARCH模型,这些模型能够捕捉市场数据的...
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优化投资组合：通过分析历史数据和模型预测，优化投资组合，以获得更好的风险收益比。定期回顾和更新策略：...
统计套利策略基于历史数据分析和统计模型,寻找价格 相关性较高的资产进行套利。 常见的统计套利策略包括协整套利、均值回归套利等。 5.机器学习策略: 机器学习策略利用先进的机器学习算法自动学习和优化交易策略。通过训练大量历史数据,机器学习模型能够 预测未来的 ...
量化交易是一种通过数学模型和算法来自动化交易股票的策略。这种方法可以帮助投资者克服人性的弱点,如情绪波动、过度自信等问题,从而提高投资效率。以下是一些关于股票量化交易的方法: 1.数据收集和处理 量化交易的核心是数据。投资者需要收集海量的历史数据,包括股票价格、交易量、财务报表等,并进行数据清洗、筛选和处理...