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基于机器学习的量化投资策略demo.zip这是一个demo程序，旨在帮大家快速入门基于机器学习的量化投资方法。适于人群：有一定python基础，对炒股和量化投资一无所知的人。 运行程序 首先，通过以下命令安装必需的python依赖库。 pip install -r requirements.txt 调用tusare，获取股票的历史价格数据。每支股票的数据会保存在file/data目录下，所有股票的代码保存在文件file/stock_list.txt中，作为demo我只往里面放了10支股票，实战中应该尽可能地多放一些。 python data.py 根据基础的价格数据，生成机器学习模型所需要的高级特征。最终的特征文件是pickle二进制格式，存放在目录file/feature下。 python feature.py 训练lightGBM模型。模型文件是file/model.lgb.txt。 python model.py 根据历史数据回测模型效果。每天应该买入哪支股票以及对应的收益会存储在文件file/record.csv中，同时会计算量化投资最经常关注的三个指标：累积收益、最大回

使用R语言构造投资组合

实施CRM失败率之高已经引起了企业客户、CRM厂商以及学术界的高度关注。组织--环境的适应性呼唤企业实施CRM，但是更加严峻的问题是如何进行恰当的CRM战略定位、挖掘战略定位的深层影响因素，针对CRM实施成功率之低，以及如何追求高的投资回报率，在此提出了几种可以借鉴的预防措施。

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投融圈小程序（投资、融资类）（微信小程序源码）

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内容概要：为政府投资信息化工程建设项目项目编制指南（含项目建议书、可行性研究、初步设计），可用于编制信息化项目方案的格式参考 使用人群：信息化系统从业者、解决方案工程师

哪些变量提供了有关未来收益横截面的独立信息？ 当候选变量的数量很大并且交叉项可能很重要时，投资组合排序和 Fama-MacBeth 回归不能轻易回答这个问题。 我们介绍了一种基于机器学习文献中可以在这种情况下使用的思想的新方法。 将该方法应用于基于过去回报的未来回报预测，短期回报成为最重要的预测因素。 基于我们的研究结果的交易策略的信息比率是考虑双向交互的 Fama-MacBeth 回归的两倍。 交易成本并不能解释结果。

本文应用的动态优化投资组合模型是在VaR的约束下，调整投资组合的配置，使期望收益达到最大。基于投资组合中每一种资产的收益率序列，模型在不断变化的数据窗口下，首先估计模型参数，然后求解优化模型，得到每日投资组合中风险资产在VAR约束下的最优配置和借贷比率。这种方法对构筑新的风险资产投资组合的决策，以及对已有投资组合中资产配置的优化具有重要的指导意义。选取中国A股市场的4只股票，在收益率服从正态分布的假定下，确定投资组合中的资产配置以及借贷比率，并且讨论了模型参数的敏感性。