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EP61. 基于金融网络模型的聚类分析与风险管理
基于金融网络模型的聚类分析与风险管理
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EP60. 聊一聊股票中性策略
量化策略分析师应该了解的股票中性策略
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EP59. 带你理解 Zoltan
带你理解宏观大神 Zoltan 的文章
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EP58. 量化交易中的交易成本分析
量化交易中的交易成本分析
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EP57. 量化策略分析师应该了解的算法交易(Algorithmic Trading)
量化策略分析师应该了解的算法交易(Algorithmic Trading)
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EP56. 简单聊聊中国股票市场风险因子模型
中国股票市场风险因子模型白皮书
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EP55. 量化分析师应该了解的可解释机器学习
可解释机器学习原理与实践
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EP54. 宏观择时是否能提升因子投资收益?
宏观择时是否能提升因子投资收益?
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EP53. AlphaSAGE--基于GFlowNets的Alpha因子挖掘
基于GFlowNets的Alpha因子挖掘
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EP52. 深度学习量化交易指南
深度学习量化交易指南
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EP51. 债券基金的业绩归因
债券基金业绩归因方法论
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EP50. 动态网格交易策略
动态网格交易策略,从零期望到市场超越
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EP49. 高频交易框架 - FlowHFT
FlowHFT是一个基于流匹配策略的高频交易框架。它通过模仿学习整合多种专家模型,具备极强的市场自适应性。该框架引入捷径策略实现毫秒级快速推理,并利用线性变换微调机制优化决策,在波动和极端行情下的表现显著优于传统HFT及强化学习模型。
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EP48. 解读中国股票风险因子模型白皮书
解读中国股票风险因子模型白皮书
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EP47. 金融市场中的可解释机器学习
金融市场中的可解释机器学习
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EP46. 机器学习在股市预测中的应用回顾
机器学习在股市预测中的应用回顾
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EP45. 中国股市的因子投资与机器学习
机器学习算法如何揭示中国股市中散户交易行为与短期回报预测性之间的关系?与美国市场相比,哪些特定的中国市场因素决定了机器学习模型的预测效能?考虑到交易成本和国有企业特性,机器学习在中国股市的长期投资价值如何?这期节目和你一起解读。
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EP44. 基金绩效归因方法综述
基金绩效归因方法综述
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EP43. 投资者订单行为与量化交易
投资者订单行为与量化交易
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EP42. 资产聚类与金融网络分析在金融风险管理中的应用
资产聚类与金融网络分析在金融风险管理中的应用
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EP41. 大语言模型在中国证券市场的应用
大语言模型在中国证券市场的应用
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EP40. 量化分析师应该了解的现代货币理论(MMT)
量化分析师应该了解的现代货币理论(MMT)
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EP39. 关于稳定币,量化分析师应该了解这些
关于稳定币,量化分析师应该了解这些
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EP38. 使用强化学习进行资产组合优化
使用强化学习进行资产组合优化
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EP37. 指数增强策略
本期节目聊一聊指数增强策略
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EP36. 期货多因子量化策略
期货多因子量化策略
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EP35. 美国核心宏观经济指标解读
量化分析师应该了解的美国核心宏观经济指标
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EP34. 解码宏观风险:经济“感冒”前,政策制定者如何提前预警?
经济“感冒”前,政策制定者如何提前预警?
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EP33. 量化策略的“大脑”:从Alpha101到Alpha360,因子库如何推动量化投资进入AI时代
从Alpha101到Alpha360,因子库如何推动量化投资进入AI时代
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EP32. 强化学习在金融领域的应用
这期节目向你介绍关于强化学习(RL)在金融领域应用情况。
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EP31. 杠杆ETF低波动策略
这期节目向你介绍一种基于波动率的量化交易策略,该策略旨在优化杠杆交易所交易基金(LETF)的交易择时。
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EP30. Scikit-learn 如何重塑金融行业
Scikit-learn 是著名的机器学习编程开发库,其被广泛应用某种程度上已经成为了行业标准。这期节目向你介绍 scikit-learn 在金融领域的应用情况。
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EP29. 异常值检测在量化交易中的应用
异常值检测(Anomaly-Detection)是数据科学领域中的一个重要方向,在众多领域都有着广泛的应用。这期节目从量化策略分析师的角度向你介绍异常值检测的相关应用。
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EP28. 中国股市中的机器学习因子投资
在中国股市中如何展开基于机器学习的多因子量化投资策略?这期节目和你谈谈相关的事情。
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EP27. 量化投资与利率市场
利率市场是指进行各种利率相关金融工具交易的市场体系。在这个市场中,资金的供求关系决定了借贷的价格,也就是利率水平。这是一个非常重要金融市场组成部分,也在一般量化投资投研会被忽视的一个市场。这期节目向你介绍利率市场。
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EP26. 你需要了解的风险平价策略
风险平价策略是一种投资组合管理方法,其核心理念是让投资组合中每个资产或资产类别对总体风险的贡献相等,而不是按照传统的市值权重或等权重方式配置资产。这种策略的优势在于能够更好地分散风险,减少对单一资产类别的过度依赖,特别是在市场动荡时期可能表现更加稳定。不过,由于其倾向于配置更多的低收益资产,在牛市中可能会错失一些收益机会。https://overfitting.xyz
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EP25. 基于 Scikit-Learn 的投资组合优化库:skfolio
skfolio是一个基于scikit-learn构建的Python库,用于投资组合优化和风险管理。它提供了与scikit-learn兼容的统一接口和工具,用于构建、微调、交叉验证和压力测试投资组合模型。https://overfitting.xyz
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EP24. 聊一聊几个 Python 时序数据特征提取工具
对于时间序列数据的特征工程是量化策略分析师日常最核心的工作内容。这期节目聊一聊常用的几个开源 Python 时间序列数据特征提取工具。
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EP23. 基于 DuckDB 的数据湖方案:DuckLake
DuckLake 是一种基于 SQL 和 Parquet 构建的开放湖仓格式。DuckLake 将元数据存储在目录数据库中,并将数据存储在 Parquet 文件中。DuckLake 扩展允许 DuckDB 直接从 DuckLake 读取和写入数据。这期节目向你介绍 DuckLake
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EP22. 机器学习在金融领域的应用
这期节目向你介绍机器学习在金融领域应用的相关情况。WebSite: https://overfitting.xyz/
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EP21. Rust + Python 量化交易框架:NautilusTrader 介绍
NautilusTrader 可以说是这两年风头最盛的开源量化交易框架,其核心基于 Rust 实现又提供 Python API 兼顾效率与便捷,这期节目向你介绍 NautilusTrader 。
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EP20. 大模型多 Agent 在金融交易领域的应用
大模型发展方兴未艾,如何能在金融交易领域应用多 Agent 体系模式?这期节目带来一些思考。
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EP19. Short Gamma 策略的哲思:不要顺周期做空自己
不管是期权市场、债券市场,或者更加宏观抽象的利差市场,我们总能看到 Short Gamma 类型的策略在市场中长期存在,这期节目带来对于 Short Gamma 策略的一些思考。
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EP18. 中美股票市场微观结构的一些差别
中美股票市场的差别其实比想象的更大,尤其是不同的微观结构导致具体交易模式的差别,了解这些差别才能更好的让你对市场有更深刻的洞察。
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EP17. 利用强化学习挖掘阿尔法因子 - Alphagen
如何挖掘有效的 Alpha 因子是量化策略分析师每天所需思考最重要的问题。这期节目向你介绍一种利用强化学习挖掘 Alpha 因子的框架:Alphagen。
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EP16. Barra 风险模型
量化策略分析师应该了解的 Barra 风险模型
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EP15. Python 调用 C++ 方案比较
在量化系统的构建中,经常会涉及到 Python 与 C++ 语言层面的交互,这期节目向你介绍各种 Python 调用 C++ 方案,以及其各自优劣。
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EP14. 你应该了解的国债期货
对于量化交易行业从业人员而言,对于国债期货应该有哪些了解呢?这期节目向你介绍国债期货。
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EP12. 基于 Python 的资产组合分析工具 - PyFolio
PyFolio 是一个开源的 Python 库,用于投资组合分析以及投资策略执行绩效结果分析。
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EP13. 存款准备金与中短期国债
将中短期国债纳入存款准备金,是最近市场热议的一个话题,这涉及到央行存款准备金改革相关话题。这期节目向你介绍存款准备金与中短期国债你所需要了解的知识。
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