精华内容
下载资源
问答
  • 从今天开始正式开启我的博客之旅,博客内容全部是我...建立第一个简单的量化模型——小市值选股票模型。 思路:在A股市场之中,在每个月月底的时候,按照市值排名,选择最小市值的10只股票买入,持有到下个月月底...

    从今天开始正式开启我的博客之旅,博客内容全部是我自己的量化心得,主要还是为自己将来中工作之中遇到相似问题,可以方便的找到答案,如果能帮到有相似问题的其他同学,我也很开心,如果帮不到的话,不喜勿喷,如果文章中有什么不对的地方,欢迎批评指正。

     

    建立第一个简单的量化模型——小市值选股票模型。

    思路:在A股市场之中,在每个月月底的时候,按照市值排名,选择最小市值的10只股票买入,持有到下个月月底,每月调仓一次,坚持一年,看收益率能否跑赢同期的创业板指数/中小板指数

     


    具体操作:

    方法1:

    自己下载数据并且进行清洗和计算,建议使用tushare网站——http://tushare.org/,数据质量不错,还免费。

    然后经过清洗和计算之后,得到自己想要的结果,我大概是用了近3天的时间才搞定,主要还是自己以前没学过python,很多函数都是现学现卖,浪费很多时间,之前的博客写过相关的内容,现在来看不值得新手学习,原因有二:

    1:下载太多,数据清洗步骤太多,需要用到pandas 的各种方法,相比较之下都不是很好的方法,毕竟量化交易的核心不在数据清洗,这些都是基本工作,如果有质量很高的数据的话,可以减少很多无用功,所以建立一个好的数据库,可以节省很多时间。

    2:在自己进行这个策略编织的时候,其实90%以上的时间都是用于计算各种数值,或者画图,这里还不包括用来评价策略好坏的夏普比率,要是加上的话,代码更多,真正策略本身的代码其实少得可怜,大多数都是脏活累活的数据清洗和整理,所以决定以后还是用第三方平台效率更高一些,可以更加的专注策略本身。

    方法2:

    使用第三方平台,目前我使用的是聚宽,我对比了一下聚宽、优矿、大宽网(已经倒闭了),都大同小异,选哪个都一样。

     

    顺便说一句,虽然这些平台都大同小异,但是代码可不能简单复制粘贴,因为底层函数库是不一样的,有可能在别的平台根本用不了某个函数,并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。

    talking is cheap, show me the code

    展示部分源代码

    def find(context):
        # 计算出要买的股票——按照流通市值从小到大排序,并且选出50只,因为有可能有ST/*ST/停牌/涨停的股票,所以先得出股票池
        df=get_fundamentals(query
        (valuation.code,valuation.circulating_market_cap).order_by(valuation.circulating_market_cap)).loc[:49,'code']
        
        # 把股票池转为列表,并且带入过滤函数得到最后的buylist
        buylist=list(df)
        buylist=filter_stock(buylist)[:30]
        
        #得到目前持仓 
        hold=[]
        for i in context.portfolio.positions.keys():
            hold.append(i)
        # 如果目前持有的股票不在buylist中,就都卖出
        sell=[]
        for i in hold:
            if i not in buylist:
                order_target_value(i,0)
        # 如果在buylist中的股票,不在目前的持仓中,就把股票放到to_buy中
        to_buy=[]
        for i in buylist:
            if i not in hold:
                to_buy.append(i)
        # 如果to_buy不是空列表的话,就给每只股票平分可用资金,然后进场
        if len(to_buy)>0:
            cash=context.portfolio.available_cash/len(to_buy)
            for i in to_buy:
                order_value(i,cash)

    代码的思路是,每个月底进行调仓,选出市值最小的股票交易,去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票,然后选择最小市值的10只,基准是创业板综指,看看结果吧。

    时间2017.1.1-2018.12.31,这波大盘走势先上后下,形成巨幅震荡行情

    跑输创指,并且整体很悲催

     

    时间2016.1.1-2018.2.28,大盘先下后上,和上次走势正好相反,但是因子的效果不同

    这次跑赢指数,但是惨胜,回撤有点过分了

     

    2014.4.28-2014.12.11,大盘单边上涨行情

    表现非常靓丽。

    结论:

    1.因子本身的确有效,但是很明显单因子是不可能直接使用的。

    2.顺风太浪,逆风就投,牛市来的时候可以搞,熊市很难做到降低风险

    如果自己有策略,但是不会写代码的话,可以给我私信,价钱从几十到几百不等,看策略实现的难易程度而定,我使用的是聚宽平台,代码写好之后,可以在上面上模拟盘和实盘,对应的券商是第一创业证券。

    展开全文
  • 强化学习建立股票预测模型

    千次阅读 2020-07-14 16:11:18
    https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/599711?shared=1
    展开全文
  • 通过耦合的方法建立非齐次Poisson过程,从而利用连续渗流理论中的PoissonBoolean模型建立股票的价格波动过程模型。并利用计算机模拟分析,结果表明用本方法建立的模型走势图与实际走势图形很接近。
  • 建立DDPG模型并在股票市场上进行测试 参考 原始论文中的代码 环境的灵感来自 DDPG 实施的灵感来自 数据集 15份2018年1月1日至2018年10月29日的股价数据,以分钟为单位记录,具有开盘、收盘、高、低、成交量特征,...
  • 股票定价模型

    2013-07-07 01:50:57
    本文从建立股价交易模型的角度,对上证指数进行了建模分析,通过使用模型对指数进行回顾性研究后,证明该模型对指数及股票交易具有前瞻性指导意义,为股票及其他金融交易品种提供交易决测。
  • 如何建立投资模型

    千次阅读 2018-01-24 09:42:52
    建立投资模型-辅助投资决策理论基础-正负向情绪分析网络上有些舆情是来自于微博等社交网络,建立投资模型的逻辑 使用微博正负评情绪指标判断进场点; 正负向情绪分析 是否有效? 鸡生蛋还是蛋生鸡的问题是因为投资...

    建立投资模型-辅助投资决策

    理论基础-正负向情绪分析

    网络上有些舆情是来自于微博等社交网络,

    建立投资模型的逻辑

    • 使用微博正负评情绪指标判断进场点;

    正负向情绪分析 是否有效?

    • 鸡生蛋还是蛋生鸡的问题

      • 是因为投资人的情绪不好才导致股票下跌,还是因为股票导致情绪不好;
    展开全文
  •  我一直都有种冲动,认为股票的价格趋势是可以通过数学模型预测的,只不过如何建立这套数学模型还不是很清楚,只是觉得,股票的上升和下跌的趋势是跟股票的成交量,上升通道,下降通道周期,大盘趋势,政府的...

       炒股差不多有3-4年的经历了,前两年是学习,最近两年才实际炒作。算下赚了些没有亏,也发现炒股很好玩,并且自己适合怎样的炒作方式。

       我一直都有种冲动,认为股票的价格趋势是可以通过数学模型预测的,只不过如何建立这套数学模型还不是很清楚,只是觉得,股票的上升和下跌的趋势是跟股票的成交量,上升通道,下降通道周期,大盘趋势,政府的调控政策,消息面是有直接关系,要跌多少,要上升多少,涨跌的波动,所有这些都和某些因素有关(公众的恐慌情绪),所有这些可以用一个简洁的数学公式来表达,就像爱因斯坦的相对论一样(用一个简单的数学公式表达对宇宙的理解)。

    展开全文
  • 建立数学模型进行估值,可以运用于公司股票和公司决策等的相关问题上,很全面很详细的
  • 针对寻找影响市盈率多种因素的困难,提出从市盈率的数据的本身出发,利用B-J时间序列分析方法建立自回归滑动平均模型ARMA,对股票市盈率分析并预测。对皖维高新股票的市盈率的数据实证研究并短期预测,结果表明其预测...
  • 本文在MATLAB编程环境中建立股票估价的两阶段和三阶段模型,并用具体的实例验证了模型的正确性和广泛适应性;最后,使用两阶段模型进行了股票价值对初始股利、所要求的最低回报率、高速增长期以及股利增长率的敏感...
  • 研究的第三步就是建立神经网络预测模型了,还是使用keras来搭建,使用简单的3层全连接层做实验,输出就是根据第二天的涨跌幅分为5类:涨(范围[0.01,])、微涨(范围[0.003,0.01])、平(范围[-0.003...
  • stock_prediction_with_news 建立端到端模型,根据过去的趋势和在线新闻的情绪预测给定股票的未来价格。
  • 基于灰色系统理论的股票预测模型,庄浩,,股价涨落是一个典型的灰色系统,本文利用灰色系统理论的GM(1,1)模型建立了股价的预测模型,通过实例验证模型有很好的精确度。
  • 文章应用股市中三个具有典型意义的技术指标,RSI,KDJ和5日平均线建立了非线性回归预测模型,对股票的价格走势进行了短期预测。所建立的回归模型对预测某些股票的短期价格趋势提供了参考,具有一定的理论价值和实际应用...
  • LSTM股票预测模型

    万次阅读 多人点赞 2018-11-15 23:45:29
    1.LSTM简介 ...基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别、图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。 ------百度百科 ht...
  • 石油交易价格波动富含许多经济信息...(1) 建立反映石油交易价格波动的数学模型; (2) 利用模型获取价格波动的原因; (3) 获取国民经济的运行情况、黄金价格和石油价格走势的关系信息,简 单分析其中的系统风险。
  • 股票投资的三种优化模型,陆世标,吴仕勋,本文以马柯维茨的均值方差模型为主要的理论基础,根据投资者对收益率和风险的不同偏好,建立了三种股票投资优化模型,供投资者投
  • 利用GARCH模型研究股票的买卖时机,杨栓军,曾海丽,本文通过对股票收盘价格的历史数据进行处理分析建立了GARCH模型,此模型较好的描述了股票价格的条件异方差性,同时用此方法对股票
  • 投资者投资股票首先需要搞清楚股票的定价机制。研究了两种股票定价模型:第一种为未来现金流贴 现定价模型,提出了安全...最终建立三个回归模型并进行检验。投资者可以依据具体情况选择合适的定价模 型作为证券投资参考。
  • 使用Tesla,Microsoft和GameStop建立股价预测模型 开发多个仪表板和股票市场数据集以进行比较 洞悉未来的开盘价和收盘价 通过交互式仪表盘比较市场量,高点和低点,开盘和收盘价的预测值与实际值 研究问题: 1....
  • 期权及经理人股票期权定价模型研究综述,李海萍,,本文通过对经理人股票期权定价模型的综述,总结经理人期权定价的特点,根据中国实施经理人股票期权的现状,提出建立经理人股票
  • 本文研究的主要目标是利用机器学习技术,应用Python编程语言构建股票预测模型,对我国股票市场进行分析与预测。采用SVM与DTW构建股票市场的分析和预测模型,并通过Python编程进行算法实现。本文对获取到的股票数据...
  • 基于GARCH模型股票组合投资策略应用研究,农馨谧,杨湘豫,本文为了确定股票最优组合投资策略,综合考虑股票投资的收益和风险,建立以投资收益最大化和风险最小化为目标的双目标优化模型
  • 首先收集股票价格数据,采用相空间重构理论建立学习样本,然后将学习样本输入在线核极限学习机中进行学习,建立股票价格预测模型,最后对国药股份(600511)股票收盘价进行仿真实验.结果表明,相对于其他股票价格预测模型,...
  • 股票市场在我国产生以来不断地成长,逐步成为证券业乃至整个金融业必不可少的组成部分,并且受到越来越多投资者的关注,因而对股票市场...本研究利用ARMA模型,结合PSO算法,然后得到时间序列模型的参数估计及预测的
  • 建立指标模型运算体系?在工作中经常会接触到各种信息系统,对于信息系统的开发和使用,一般来说都会考虑系统对数据的分析和统计功能。尤其是在统计方面,需要在庞大的系统数据当中提炼我们关心的各种指标。于是...
  • 依据股票的量价规律,借助力学领域中的塑性理论,提出股票均衡价格、股价塑性等新概念,建立了基干价格和成交量的股价塑性模型,并对模型参数进行了估计和检验。结果表明:被锁定的流通股数量越大,股价塑性系数就越...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 16,903
精华内容 6,761
关键字:

如何建立股票模型