如何理解金融数据的复杂性及数据处理的重要性?
数据清洗和预处理的步骤一般包括:缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化(指消除数据中的某些因素对投资策略的影响,从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等)、数据标准化(如日期可能需要被转换为特定的格式)等。1、金融数据的复杂性:低信噪比金融数据...
海康威视公布国际专利申请:“基于模型量化的任务处理方法、装置...
证券之星消息,根据企查查数据显示海康威视(002415)公布了一项国际专利申请,专利名为"基于模型量化的任务处理方法、装置、设备及存储介质",专利申请号为PCT/CN2023/121487,国际公布日为2024年4月4日。专利详情如下:图片来源:世界知识产权组织(WIPO)今年以来海康威视已公布的国际专利申请21个,较去...
清华系发布全新金融AI,数秒完成金融数据大海捞针!金融民工直呼要...
功夫量化的未来发展计划表明,他们致力于将人工智能功能更全面地融入金融交易的各个环节,从数据分析到实盘交易。这种全链路的AI增强不仅将改变传统的交易方式,还预示着AI在金融领域应用的新纪元。不久后的功夫量化平台将通过高级的用户界面和自然语言处理技术,使用户能够直接与系统对话,描述他们的交易需求和目标。AIAge...
手把手教您如何进行数据质量管理
了解组织在整个业务环境中的数据文化和数据质量环境。优先考虑数据质量较差的业务用例。对于每个用例,确定整个数据管道中的数据质量问题和要求。从根本上解决数据质量问题。当数据流经质量保证监控检查点时,监控数据以确保高质量的输出。洞察力:在整个数据管道中正确应用数据质量维度将产生卓越的业务决策。数据流...
摩根有“红利”,胡迪在好贝塔上的阿尔法挖掘|奇幻片|摩根汽车|...
量化投资本质是通过解锁数据找到有效信号。今天,我们处在一个数据无处不在的时代,比历史上任何年份都相对容易获得。摩根资产管理在美国,已经尝试通过机器学习的方式解构美联储的公开发言。据IDC预测,到2025年中国80%以上的数据是非结构化数据,不过目前国内大部分量化处理的还是结构化数据。
量化指数增强:超越基准的策略与实现
1、数据收集与预处理在实施量化指数增强策略之前,数据的收集和预处理是至关重要的步骤(www.e993.com)2024年7月30日。这涉及获取历史市场数据、财务指标、宏观经济数据等多种信息。数据的质量和全面性直接影响模型的准确性,因此投资者需要确保数据源的可靠性,并采取适当的措施来处理缺失值、异常值等问题。此外,还需要考虑数据的时间粒度,例如日...
量化选股的方法和步骤
量化选股是一种基于数据和算法的股票投资策略,旨在通过系统化的方法来挑选具有投资价值的股票。这种方法通常包括以下几个步骤:一、数据获取与处理:收集各种相关数据,如公司基本面数据(财务指标、营收等)、技术分析数据(价格、成交量等)、市场情绪数据(新闻报道、社交媒体等)。对收集到的数据进行清洗,去除异常值、...
秘华尔街量化交易:系统、算法和策略
量化交易系统是一种利用计算机算法进行自动化交易的方法。华尔街的量化交易系统主要包括以下模块:数据采集、数据处理、模型构建、策略回测、风险管理和实盘交易。数据采集是整个量化交易系统的基石,涉及到从各种市场数据源收集所需数据。数据处理则是对采集到的数据进行...
散户量化交易具体方法
4.模型过度拟合:避免策略过度拟合历史数据,这可能导致在实际应用中表现不佳。5.实时监控:量化交易系统需要实时监控,以便及时发现并处理任何可能导致交易错误的问题。6.技术能力:散户投资者需要具备一定的编程和技术分析能力,以便开发和维护量化交易策略。7.市场适应性:市场条件...
中金ESG评级体系说明
结合研究需求,我们在原始数据基础上利用量化方法新增了强度值、比率、另类数据事件计数及赋分、环比值等不同形式的衍生定量数据,持续完善ESG评级指标体系,提高单项指标对ESG绩效的刻画精度,使指标更准确地反映ESG评级逻辑。以新闻事件型另类数据处理为例,我们认为及时获取另类数据进行准确计数,并且确定合理的赋分原则是...