전략적 문장
65438 장 +0 양적 투자 개념
1..1정량화 투자 2 란 무엇입니까
1..1..1양적투자 정의 2
1. 1.2 양적투자의 오해 3
1.2 양적 투자와 기존 투자의 비교 6
1.2. 1 기존 투자 전략의 단점 6
1.2.2 투자 전략의 이점 정량화 7
1.2.3 양적투자와 기존 투자 전략 비교 8
1.3 투자 내역 정량화 10
1.3. 1 양적투자이론의 발전 10
1.3.2 해외 정량화 기금 개발 12
1.3.3 중국 양적 투자 15
1.4 양적투자의 주요 내용 16
1.5 투자를 정량화하는 주요 방법 2 1
제 2 장 양적선주 25 페이지
2. 1 다중인자 26
2.1..1기본 개념 27
2. 1.2 전략 모델 27
2. 1.3 실증 사례: 다 요인 주식 선택 모델 30
2.2 패턴 35 회전
2.2. 1 기본 개념 35
2.2.2 이익의 예상 수명 주기 모델 38
2.2.3 정책 모델 40
2.2.4 실증사례: 중신 표준 풀 스타일 4 1
2.2.5 경험적 사례: 크기 디스크 스타일 44
2.3 산업 교체 47
2.3. 1 기본 개념 47
2.3.2 m2 산업 교체 전략 50
2.3.3 시장 감정 교체 전략 52
2.4 자본 흐름 56
2.4. 1 기본 개념 56
2.4.2 정책 모델 59
2.4.3 경험적 사례: 자본 흐름의 주식 선택 전략 60 페이지
2.5 운동량 반전 63
2.5. 1 기본 개념 63
2.5.2 정책 모델 67
2.5.3 실증 사례: 모멘텀 주식 선택 전략 및 반전 주식 선택 전략 70
2.6 합의 예상 73
2.6. 1 기본 개념 74
2.6.2 정책 모델 76
2.6.3 경험적 사례: 합의 예상 모델 사례 78
2.7 추세 추적 84
2.7. 1 기본 개념 84
2.7.2 정책 모델 86
2.7.3 경험적 사례: 추세 추적 주식 선택 모델 92
2.8 칩 주식 선택 94
2.8. 1 기본 개념
2.8.2 정책 모델 97
2.8.3 경험적 사례: 칩 주식 선택 모델 99
2.9 성과 평가 104
2.9. 1 수익률 지표 104
위험 지수 105
3 장 정량화 타이밍 1 1 1
3. 1 추세 추적 1 12
3.1..1기본 개념 1 12
3. 1.2 전통적인 추세 지표 1 13
3. 1.3 적응 평균 12 1
3.2 시장 감정 125
3.2. 1 기본 개념 126
3.2.2 감정지수 128
3.2.3 경험적 사례: 감정 지표의 타이밍 전략 129
3.3 유효 자금 133
3.3. 1 기본 개념 133
3.3.2 정책 모델 134
3.3.3 실증 사례: 유효 자본 타이밍 모델 137
3.4 곰선 14 1
3.4. 1 기본 개념 14 1
3.4.2 정책 모델 143
3.4.3 실증적 사례: 우곰선 선택 시간 모델 144
3.5 husrt 지수 146
3.5. 1 기본 개념 146
3.5.2 정책 모델 148
3.5.3 경험 사례 149
3.6 지원 벡터 머신 152
3.6. 1 기본 개념 152
3.6.2 정책 모델 153
3.6.3 경험 사례: SVM 타이밍 모델 155
3.7 스와치 모델 160
3.7. 1 기본 개념 160
3.7.2 정책 모델 16 1
3.7.3 경험 사례: 스와치 모델 164
3.8 예외 표시기 168
시장 소음 168
3.8.2 산업 집중 170
흥덴부르크 흉조 172
제 4 장 주가 지수 선물 차익 거래 180
4. 1 기본 개념 18 1
4.1..1차익 거래 소개 18 1
4. 1.2 차익 거래 전략 183
4.2 현물 차익 거래 185
4.2. 1 가격 모델 185
4.2.2 현물 지수 복제 186
4.2.3 순방향 차익 거래 사례 190
4.2.4 결산일 차익 거래 192
4.3 기간 간 차익 거래 195
4.3. 1 기간 간 차익 거래 원칙 195
4.3.2 차익 거래 간격 없음 196
4.3.3 기간 간 차익 거래 트리거 및 종료 197
4.3.4 경험적 사례: 기간 간 차익 거래 전략 199
4.3.5 주요 차익 거래 기회 200
4.4 영향 비용 203
4.4. 1 주요 지표 204
4.4.2 경험적 사례: 영향 비용 205
4.5 이익 관리 208
4.5. 1 var 방법 208
4.5.2 위험 가치 계산 방법 209
4.5.3 경험 사례 2 1 1
제 5 장 상품 선물 차익 거래 2 14
5. 1 기본 개념 2 15
5.1..1차익 거래 조건 2 16
5. 1.2 차익 거래 기본 모드 2 17
5. 1.3 차익 거래 준비 2 19
5. 1.4 일반 차익 거래 조합 22 1
5.2 현물 차익 거래 225
기본 원칙 225
5.2.2 운영 절차 226
부가가치세 위험 230
5.3 기간 간 차익 거래 23 1
5.3. 1 차익 거래 전략 23 1
5.3.2 경험적 사례: PVC 기간 간 차익 거래 전략 233
5.4 시장 간 차익 거래 234
5.4. 1 차익 거래 전략 234
5.4.2 경험적 사례: luntong-상해 구리 235 시장 간 차익 거래
5.5 교차 품종 차익 거래 236
5.5. 1 차익 거래 전략 237
5.5.2 경험적 사례 238
5.6 예외 상태 처리 240
제 6 장 통계 차익 거래 242
6. 1 기본 개념 243
6.1..1통계 차익 거래 정의 243
6. 1.2 페어링 거래 244
6.2 대응 거래 247
6.2. 1 통합 전략 247
6.2.2 주성분 전략 254
6.2.3 성과 평가 256
6.2.4 경험적 사례: 대응 거래 258
6.3 주가 지수 차익 거래 26 1
6.3. 1 산업지수 차익 거래 26 1
6.3.2 국가 지수 차익 거래 263
6.3.3 대륙 지수 차익 거래 264
6.3.4 글로벌 지수 차익 거래 266
6.4 마진 차익 거래 267
6.4. 1 주식 마진 차익 거래 267
6.4.2 전환 사채-마진 차익 거래 268
6.4.3 주가 지수 선물-마진 차익 거래 269
6.4.4 폐쇄 기금-보증금 차익 거래 27 1
6.5 외환 차익 거래 272
6.5. 1 스프레드 차익 거래 273
6.5.2 통화 대 차익 거래 275
제 7 장 옵션 차익 거래 277
7. 1 기본 개념 278
7.1..1옵션 소개 278
7. 1.2 옵션 거래 279
7. 1.3 곰증후군 280
7.2 주식/옵션 차익 거래 283
7.2. 1 주식-스톡옵션 차익 거래 283
7.2.2 주가 지수 옵션 차익 거래 284
7.3 전환 차익 거래 285
7.3. 1 전환 차익 거래 285
7.3.2 역변환 차익 거래 287
7.4 기간 간 차익 거래 288
7.4. 1 매입 교차 차익 거래 289
7.4.2 복수 빈 차익 거래 판매 29 1
7.5 장거리 차익 거래 293
7.5. 1 장거리 차익 거래 293 구매
7.5.2 장거리 차익 거래 판매 294
7.6 나비 차익 거래 296
7.6. 1 나비 차익 거래 구입 296
7.6.2 나비 차익 거래 판매 298
7.7 독수리 차익 거래 299
7.7. 1 독수리 차익 거래 300 구매
7.7.2 독수리 차익 거래 판매 30 1
제 8 장 알고리즘 거래 304
8. 1 기본 개념 305
8.1..1알고리즘 거래 정의 305
8. 1.2 알고리즘 거래 분류 306
8. 1.3 알고리즘 트랜잭션 설계 308
8.2 수동 거래 알고리즘 309
8.2. 1 영향 비용 3 10
8.2.2 대기 위험 3 12
8.2.3 일반적인 수동 거래 전략 3 14
8.3 vwap 알고리즘 3 16
표준 vwap 알고리즘 3 16
8.3.2 향상된 vwap 알고리즘 3 19
제 9 장 기타 전략 323
9. 1 이벤트 차익 거래 324
9.1..1m&a 차익 거래 전략 324
9. 1.2 사모 차익 거래 325
9. 1.3 중차익 거래 정지 주식 포트폴리오 326
9. 1.4 폐쇄 조합 차익 거래 327
9.2 ETF 차익 거래 328
9.2. 1 기본 개념 328
9.2.2 무위험 차익 거래 330
9.2.3 기타 차익 거래
9.3 차 익 거래 335
9.3. 1 기본 개념
9.3.2 모델 전략 336
9.3.3 경험적 사례: 차익 거래 337
9.4 고주파 거래 34 1
9.4. 1 유동성 리베이트 거래 34 1
9.4.2 게임 알고리즘 거래 342
9.4.3 자동 마켓 메이커 전략 343
9.4.4 절차 거래 343
이론 문장
10 장 인공지능 346
10. 1 주요 콘텐츠 347
10. 1. 1 기계 학습 347
10. 1.2 자동 추론 350
10. 1.3 전문가 시스템
10. 1.4 패턴 인식 356
10. 1.5 인공 신경망 358
10. 1.6 유전자 알고리즘 362
10.2 정량화 투자에 인공지능 적용 366
10.2. 1 패턴 인식 단기 타이밍 366
10.2.2 RBF 신경망 주가 예측 370
10.2.3 유전 알고리즘에 기반한 신주 예측 375
1 1 장 데이터 마이닝 38 1
11..1기본 개념 382
11..1..1주 모델 382
11..1.2 일반적인 방법 384
1 1.2 주요 내용 385
1 1.2. 1 분류 및 예측 385
1 1.2.2 상호 관계 규칙 39 1
1 1.2.3 클러스터 분석 397
1 1.3 양적 투자에 데이터 마이닝 적용 400
1 1.3. 1 som 네트워크 기반 주식 클러스터 분석 방법 400
1 1.3.2 상호 관계 규칙에 따른 디스크 회전 403
12 장 웨이브 렛 분석 407
기본 개념 408
12.2 웨이브 렛 변환 주요 내용 409
12.2. 1 연속 웨이브 렛 변환 409
12.2.2 연속 웨이브 렛 변환의 이산화 4 10
12.2.3 다중 해상도 분석 및 mallat 알고리즘 4 1 1
12.3 웨이브 분석을 수량화 투자에 적용
12.3.1Kline wavelet 노이즈 제거 4 14
12.3.2 금융 시계열 데이터 예측 420
13 장 지원 벡터기 429
기본 개념 430
13.1..1선형 SVM 430
13. 1.2 비선형 지원 벡터 머신
13. 1.3 SVM 분류자 매개 변수 선택 435
13. 1.4 는 두 가지 범주에서 다중 클래스로의 벡터 머신 분류기 홍보 56438.6866666669 를 지원합니다
13.2 퍼지 지원 벡터 머신 437
13.2. 1 퍼지 후처리가 있는 SVM 437 이 추가되었습니다.
13.2.2 모호한 요소가 있는 지원 벡터기 훈련 알고리즘 56638.6866866661
13.3 정량화 투자에 벡터 머신 적용 56666.8686868661
13.3. 1 복잡한 금융 시계열 데이터 예측 440
13.3.2 추세 전환점 예측 445
14 장 프랙탈 이론 452
기본 개념 453
14.1..1프랙털 정의 453
몇 가지 일반적인 프랙털 (14.1.2) 46647.6666666666667
14. 1.3 의 프랙털 이론 응용 연구 46638.66666666666666
14.2 주요 내용 457
14.2. 1 프랙탈 457
14.2.2 l 시스템 458
14.2.3 ifs 시스템 460
정량적 투자에서의 프랙탈 이론의 응용
14.3. 1Megatrend 예측 46 1
14.3.2 환율 예측 466
15 장 무작위 절차 473
기본 개념 473
15.2 주요 내용 476
15.2. 1 임의 프로세스의 분포 함수
15.2.2 임의 프로세스의 디지털 특징
15.2.3 몇 가지 일반적인 무작위 절차 477
고정 무작위 프로세스 479
15.3 그레이 마르코프 체인 주식 시장 예측 480
제 16 장 it 기술 486
16. 1 데이터 웨어하우스 기술
16.1..1데이터베이스에서 데이터 웨어하우스로 487
16. 1.2 데이터 웨어하우스 489 의 데이터 구성
16. 1.3 데이터 웨어하우스의 핵심 기술+0.5566363866
16.2 프로그래밍 언어 493
16.2. 1 GPU 알고리즘 거래 493
MATLAB 언어 497
16.2.3 c# 언어
17 장 주요 데이터 및 도구 509
17. 1 다변량 분석 시스템 509
17.2 여러 부: 절차 거래 플랫폼 5 1 1
17.3 거래 선봉: 선물자동거래플랫폼 5 14
17.4 대련 증권거래소 차익 거래 지침 5 18
17.5 mt5: 자동 외환 거래 플랫폼 522
제 18 장 헤지 거래 시스템 정량화: D- 알파 528
18. 1 시스템 아키텍처 528
18.2 정책 분석 프로세스 530
18.3 핵심 알고리즘 532
18.4 검증 결과 534
테이블 카탈로그 색인
표 1 다른 투자 전략 비교 7
표 2 1 다변량 주식 선택 모델의 후보 요소 30
다 요인 모델 3 1 후보 요인에 대한 예비 시험
표 2 3 과도한 요소 모델 테스트의 유효 요소 32
표 2 4 다중 요소 모델에서 중복 요소 제거 33
표 2 5 다 요인 모델 조합 부문 수익률 33
표 2 6 모닝 스타 시장 스타일 판별 방법 36
표 2 7 기본 투자 스타일 인식 급격한 수익률 37
표 2 8 중신 S&P 스타일 지수 4 1
표 2 9 스타일 모멘텀 전략 조합의 월별 수익률 43
표 2 10 크기 디스크 스타일 회전 전략 월 평균 수익률 46
표 2 1 1 중국 통화 기간 세그먼트 (2000-2009) 49
표 2 12 상하이와 심천 300 산업 지수 통계 50
표 2 13 통화 단계에 따라 업종별 수익률 5 1
표 2 14 무역국 자금 흐름 모델 계산 방법 (cmsmf) 58
표 2 15 투자 자금 흐름 모델 (cmsmf) 선주 지수 정의 59
표 2 16 자금 흐름 모델 전략-상하이와 심천 300 6 1
표 2 17 자금 흐름 모델 전략-전체 시장 62
표 2 18 모멘텀 조합 평균 연간 초과 이익 상대 기준 (부분) 68
표 2 19 조합상대기준의 평균 연간 초과이익 (일부) 69
표 2 20 모멘텀 전략의 위험 이익 분석 7 1
표 2 2 1 역전략 위험 이익 분석 73
표 2 22 추세 추적 기술 수익률 93
표 2 23 칩 주식 선택 모델의 각 지표의 수익 비교 99
표 3 1ma 표시기 최적 타이밍 테스트의 20 그룹 매개 변수 및 성능 1 17
표 3 24 개 추세 지표 최적 매개변수 아래 독립 타이밍 거래 성과 비교 120
표 3 3 서로 다른 신호 수에 따른 통합 타이밍 전략에는 거래비 120 이 있습니다
표 3-4 적응 이동 평균 타이밍 전략 수익률 분석 124
표 3 5 시장 감정 범주 126
표 3 6 상하이와 심천 300 지수 다른 감정 지역에서의 월수익률 비교 128
표 3 7 상하이와 심천 300 지수는 다른 감정 변화 지역의 월수익률 대비 129
표 3 8 상하이와 심천 300 지수의 다른 감정 지역에서의 월수익률 비교 130
표 3 9 상하이와 심천 300 지수는 다른 감정 변화 지역의 월수익률 대비 130
표 3 10 감정지수 선택시수익률 통계 132
표 3 1 1 SVM 타이밍 모델 156 지표
표 3 12 SVM 예측 결과 지수 요약 상하이와 심천 300 지수 156
표 313 전체 시장에서의 SVM 타이밍 모델의 성과 156
표 3 14 SVM 선택시 모델의 일방적 상승시세에서의 성과 157
표 3 15 SVM 선택 시 모델의 일방적 하락 시세에서의 성과 158
표 3 16 SVM 타이밍 모델 진동시 성능 159
표 3 17 곰 시장 선택 시 소음 거래의 수익률은 170 입니다
표 4 1 다른 주식 번호에 따른 다양한 방법의 추적 오차 (연간) 190
표 4-2 주가 지수 선물 199 기간 간 차익 거래 긴 프로세스 분석
표 4.3 개창 비율에 따라 보증금 수준이 다른 시장 변동 및 확률 2 1 1
표 4 4 각기 다른 창고 보유 기간 동안의 보증금 적용 범위 2 12
표 1 샘플 기간의 주식과 가장 관련이 있는 50 개 조합 (부분) 248
표 6 2 잔차 안정성 및 자기 상관 테스트 249
표 6.3 서로 다른 임계값에서 평균 오픈 창고 수익은 25 1 입니다.
표 6-4 샘플의 여러 모델에서 얻은 수율과 최적 임계값 252.
표 6 5 다른 모델과 다른 외삽 방법을 통해 샘플 외부에서 얻은 생산율 (%)253
표 6 6 6 샘플에서 주성분 페어링 거래의 수익률과 최적 임계값 255
표 6 7 샘플 외 주성분이 거래에 미치는 영향 255
표 6-8 다른 모델에 따른 통계적 차익 거래 결과 256
표 6 9 지연 개판+조기 파장 전략의 실증 결과 260
표 6 10 업종별 거래 결과 26 1
표 7 1 다중 스톡옵션 차익 거래 종합 분석 표 283
표 7 2 22 주식-스톡옵션 차익 거래 사례 손익 분석 표 284
표 7 3 주가 옵션 차익 거래 사례의 손익 분석 표 285
표 7-4 전환 차익 거래 분석 프로세스 286
표 7-5 상호 차익 거래 종합 분석 표 289 구입
표 7 6 상호 차익 거래 상세내역 구입 289
표 7 7 교차 차익 거래 종합 분석 표 29 1
표 7-8 교차 차익 거래 상세내역 판매 292
표 7-9 장거리 차익 거래에 대한 포괄적 인 분석 표 293 구매
표 7 10 판매 장거리 차익 거래 종합 분석 표 294
표 7 종합 분석 1 1 나비 매입표 296
표 7 12 나비 차익 거래 종합 분석 표 298 판매
표 7 13 매입 독수리 차익 거래 분석 표 300
표 7 14 독수리 차익 거래 종합 분석 표 30 1
표 9 1 주요 M&A 방법 324
표 9-2 M&A 차익 거래 프로세스 325
표 9 3 penghua 300 lof 339 의 두 가지 장기 차익 거래
표 9 4 penghua 300 lof 340 의 두 가지 역 차익 거래
표 10 1 자동 추리의 접속사 시스템 352
표 10 2 패턴 인식 단기 타이밍 샘플 데이터 분류 369
표 10 3 RBF 신경망 주가 예측 결과 375
표 10 4 신주 예측 유전 알고리즘 매개변수 설정 379
표 10 5 신주 예측 결과 유전 알고리즘 380
표 1 1 1 의사 결정 트리 데이터 시트 389
표 1 1 2 상호 관계 규칙 사례 데이터 시트 392
표 1 1 3 som 주식 클러스터 분석 결과 403
표 1 1 4 2 1 주식판 지수 404 부울 관계 테이블 데이터 조각
표 12 1 소파 분석 방법 SDB A 일일 종가 예측 값과 실제 값 비교 427
표 12 2 다른 분해층의 평방제곱근 오차 값 428
표 13 1 SVM 상하이와 심천 300 지수 예측 오차 445
표 132 SVM 지수 예측과 신경망 예측 비교 445
표 13 3 기술반전점 448 의 정의와 형태
표 13 4 SVM 추세 전환점 예측 결과 450
표 14 1 연속 서지 전후 프랙탈의 주요 매개변수 값 463
표 14 2 연속 폭락 465 전후의 프랙털 주요 매개변수 값
표 14 3 외환 r/ s 분석 지표 469
표 14 4 v(r/s) 곡선 회귀 테스트 470
표 15 1 심증은 샘플 내 회색 마르코프 체인 예측 (2005/1-2006/8) 484 를 나타냅니다
표 15 2 그레이 마코프 체인의 심증지수 예측 (2006/9-2006/12) 484
표 16- 12 데이터 유형 0 VBA 499
표18-1D-알파 시스템 글로벌 시장 수익률 분석 534