量化投资策略源码模型量化策略代码量化选股 量化择时量化资产配置财务指标选股研究系列成长股选股模型多因子选股模型事件驱动策略系列选股因子研究系列分析师荐股能力评定与跟踪利用分析师盈利预测数据挖掘投资机会度量市场“恐惧与贪婪”的量化择时指标量化择时——度量市场“恐惧与贪婪”的量化择时指标通过产业资本增减持数据构建的量化择时指标风格轮动模型行业基本面预测模型行业轮动模型

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

欧元兑美元（EUR/USD），2020年上半年1月-6月，交易历史流水，账户投入100美元，盈利546.3美元，盈利5倍！提供策略EA文件。

量化投资策略：多因子到人工智能

本书的目标是：为读者提供一幅从量化角度绘制出来的市场投资“地图”。为了得到这幅通过实证绘制而成的投资地图，作者详尽地测试了超过1200种投资策略。书中归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量以及危险信号，并告诉读者如何有效结合单个投资因子或组件因子，如何构建多因子策略，从而构建更全面的选股模型。最后，作者还介绍了如何将书中提出的策略有效地整合到你的投资过程中，以创造优秀的选股模型，构建自己的量化模型和投资组合，并实现超越市场的收益。本书中概括出的量化方法可以为定性投资者提供一个被证实的设计投资策略的方法，同时也可作为提高投资绩效的准则。

双均线法定投策略在股票市场的实现_python 包含双均线法定投策略基本原理介绍、获取数据、数据处理、在中证500指数上实现策略、用循环实现100支股票策略运用、参数调整对双均线法策略结果的影响等内容

基于集中投资策略的思想，把股票价格服从对数正态分布与凯利优化模型相结合，使其能更好地运用于股票投资实践中，推导出投资者个股投资的资产配置比例与投资者对个股投资收益率和标准差预测值之间的数学关系，从而实现最快财富增长速率的目标。

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