基于Copula函数的我国沪市股票交易量与价格相依性分析，郑嘉露，王艳丽，股价与成交量是股票市场上非常重要的两个变量，其两者之间关系一直以来也是研究的热点问题。本文选取沪市股票日收盘价与成交量为

本文是兴业证券定量研究 团队“宽海拾贝”系列报告 的第七篇。从上篇文章开 始，我们开启了一个全新的 系列研究——《体系的力 量》。本篇报告 继上篇对于 数据管理的讨论后阐述了 我们定义因子的具体方式。

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通达信全部函数及其用法(最新版)（一）行情函数 1）HIGH（H）   最高价   返回该周期最高价.2）LOW（L）   最低价   返回该周期最低价.3）CLOSE（C）   收盘价   返回该周期收盘价.4）VOL（V）   成交量（手）   返回该周期成交量.5）OPEN（O）   开盘价   返回该周期开盘价.6）ADVANCE   上涨家数   返回该周期上涨家数. (本函数仅对大盘有效)7）

用于定量金融自动股票交易的深度强化学习库FinRL：用于定量金融自动股票交易的深度强化学习库该存储库引用了我们的论文代码，该代码出现在Deep RL Workshop，NeurIPS 2020中。 DRL）已被认为是量化金融的一种有效方法，动手实践经验对初学者很有吸引力。 但是，要训练一个实际的DRL交易代理，该代理决定在哪里进行交易，以什么价格和什么数量进行交易就容易出错。

论文研究-基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究.pdf,  鉴于股票波动具有显著的多尺度特征，本文引入二元经验模态分解（EMD）与二元Copula-GARCH算法，提出一种新的VaR风险度量模型，即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地，新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤：数据分析，分风险估计和总风险集成.首先，基于二元EMD模型，将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量，以降低建模难度.其次，引入二元Copula-GARCH模型，刻画各组分量间的相互关系，以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后，集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合，结果表明：本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险，其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.

我国股票市场与债券市场组合风险测量 --基于Copula-GARCH-EVT方法，周军，陈燕武，股票和债券是投资者进行投资组合的重要工具，股票市场与债券市场风险存在着复杂的相关关系。本文运用AR(1)-GARCH(1,1)模型分别提取两�

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