WAGE量化网络 github代码，进行微调让其在tensorflow2.0， python3 环境下运行
2022-03-12 11:57:03
34KB
1
《从编程小白到量化宗师之路》系列课程是一套综合性实战课程，涵盖股票，期货，虚拟货币等的交易方法和策略手段。
《基于BackTrader开发一套WorkForward前向分析框架》是本系列的第二个中级课程。课程宗旨是缩短个人或小型投资者与大型机构投资者之间的的差距。
目前市场上的所有量化策略编写系统，都是从获取一段时间的数据开始，利用指标或者各种模型，进行订单的买卖操作，直到跑完这段时间的数据，运行出结果，并给出各种各样的统计分析，就结束了！？然而实际上，这远没有结束，我们就以指标为例，不同时间不同的行情，指标的效果有很大的差别，更别说不同的年份有不同的行情，只使用一段时间测试怎么足够？
一次性用所有数据，又是一种极端过拟合，更何况，你不能使用2019年测试好的策略，用在2018年之前的任何时间，这些限制，正是金融时间序列数据的不同之处。为了解决这个问题，就应该使用WorkForward前向分析，也就是通常意义上的“边走边看，走一步看一步”。这本应该是最基础的功能，然而市面上大多数的量化分析系统，完全没有提到或者提供这项功能，让初步入门的量化学习者还要自己组装这一基础功能。
本课程基于b
2021-11-07 21:44:23
10.56MB
1
微软研究院最新发布的融合了各种机器学习算法的人工智能量化投资平台Qlib，可以用来进行量化机器学习和交易策略回测。
从应用层来看，它主要包括数据、机器学习和策略回测松耦合的三大块（每块可以独立）。本系列课程将详细介绍其使用方法。包括：1 如何下载和检索行情数据2 如何利用行情数据，使用各种机器学习方法进行模型训练和预测3 如何基于行情数据和预测结果编制交易策略进行回测4 如何进行预测与回测结果评价5 如何定义因子库
6 如何查询因子库数据7 实验工作流裁剪8 提供源码可以将Qlib的机器学习和另一个更加成熟的基于python的开源量化回测框架backtrader一起使用。关于backtrader技术教程，可搜索扫地僧backtrader给力教程
2021-09-29 10:19:58
25.58MB
1
R的极客理想 高级开发篇 + R的极客理想 工具篇 + R的极客理想 量化投资篇
2020-11-10 01:09:15
21.44MB
1