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文章目录什么是强化学习？（主要的强化学习概念）4.主要的强化学习概念4.1 基于模型与无模型(Model-based vs. Model-free)4.2 预测(prediction)和控制(control)4.3 On-policy vs. Off-policy4.4主要的强化学习技术4.4.1 蒙特卡洛学习（(Monte-Carlo learning, MC）4.4.2 时间差分学习（temp
Qlib 的强化学习框架通过和等组件支持量化投资中的复杂决策优化，例如订单执行和投资组合管理。强化学习通过与环境的交互学习最优策略，最大化累积回报。环境（Environment）：模拟金融市场，基于历史数据提供状态、动作和回报。策略（Policy）：强化学习代理（Agent）根据当前状态选择动作，例如买入或卖出股票。执行器（Executor）：处理订单执行逻辑，支持多层次策略优化（例如，优化特定投
贝尔曼方程表示上述状态价值函数与状态-行为价值函数之间的关系。贝尔曼方程有贝尔曼期望方程和贝尔曼最佳方程。
== AD_state_smooth 的值分布 ====== AD_state_smooth 的值分布 ====== delta_pattern 的值分布 ====== delta_pattern 的值分布 ====== states_code 的值分布 ====== states_code 的值分布 ====== vr_state 的值分布 ====== vr_state 的值分布 ======
强化学习是一种让智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互来学习如何完成任务的方法。在股票交易中，智能体的目标是最大化其累积奖励，即投资收益。环境则是股票市场，智能体需要根据市场状态做出买卖决策。通过上述步骤，我们构建了一个基于强化学习的股票交易策略，并在模拟环境中进行了训练和测试。这只是一个起点，实际应用中需要考虑更多的因素，如交易成本、市场影响等。希望这篇文章能。
强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互来学习如何做出决策。在股票交易中，环境可以是股票市场，而智能体（Agent）则需要学习何时买入、卖出股票以最大化收益。
学习视频来源B站：https://www.bilibili.com/video/av55456917?t=566&p=17 Python机器学习与量化交易——————————————————照着视频码出来的原代码是这样的：# 可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。# 在HS300，选出市值比较小的10只股票。# 在这个方法中...
强化学习是一种机器学习方法，它通过与环境的交互来学习如何做出决策。在股票交易的背景下，环境是股票市场，而决策则是买入、卖出或持有股票。强化学习的目标是找到一个策略，使得长期收益最大化。
在当今的金融市场中，信息的快速流动对股票价格有着直接的影响。股票新闻和社交媒体上的讨论可以迅速改变投资者的情绪，从而影响股票的买卖决策。因此，开发一个能够分析这些文本数据情感的自动化系统，对于预测市场动向和做出投资决策具有重要意义。本文将介绍如何使用Python和自然语言处理（NLP）技术来构建一个股票新闻情感分析模型，并探讨模型开发与优化的最佳实践。
Streamlit是一个开源的Python库，允许你快速创建和分享数据应用。它通过简单的Python代码，让你能够创建出交互式的Web应用，而无需深入了解前端开发。Heroku是一个支持多种编程语言的云服务平台，允许用户部署、运行和管理应用程序。它提供了一个简单易用的界面，使得部署应用程序变得轻而易举。通过本文，你已经学会了如何使用Python、Streamlit和Heroku来创建并部署一个股票
在当今的金融市场中，自动化交易和算法交易已经成为主流。Python作为一种强大的编程语言，为股票价格预测提供了丰富的库和框架。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch Lightning和TensorFlow这两个深度学习框架来构建股票价格预测模型。我们将从数据预处理开始，逐步深入到模型构建、训练和评估。
本文介绍了《以AI量化为生》系列第九篇的vnpy回测框架优化，重点实现了参数回测结果导出和滚动夏普比率图表功能。通过CSV导出和详细报告生成功能，用户可以保存优化结果并深入分析；新增的滚动夏普比率图表能动态反映策略在不同时期的风险调整收益表现，帮助识别策略性能变化和衰退。文章详细说明了实现原理和代码逻辑，并展示了实际测试效果。这些优化使回测分析更加实用高效，为量化交易提供了更好的风险管理工具。
本文深入优化了vnpy回测框架，新增多项关键指标以多维度评估策略表现。核心改进包括：1）交易级别统计（胜率、盈亏比、凯利最优仓位等）；2）高级风险指标（索提诺比率、卡尔马比率等）；3）智能筛选功能（16种条件）与分组显示界面；4）时间维度分析（月度/半小时区间统计）。通过综合评分系统，将30+指标按业务逻辑分组显示，并支持详细报告导出。这些增强功能使策略评估更全面科学，参数优化更高效，为实盘交易提
KDJ由三根线上下缠绕而成，分别为K线（黄线）、D线（蓝线）和J线（红线）。其中K线和D线在0到100之间波动，J线范围更大。一般认为这些线越高，股价短期越承压，反之则说明股价短期被低估。
量化炒股的世界博大精深，数学模型只是其中的一部分。希望这篇文章能帮助你入门，更深入地探索量化投资的奥秘。记住，实践是最好的老师，动手试试这些模型，你会有更多收获。下次，咱们再聊聊更高级的模型和策略。
【摘要】随着AI技术呈指数级增长，量化投资领域正迎来一场深刻的范式转移。传统量化分析师的角色正从“模型开发者”演变为“AI教练”，其核心职责转变为设计训练课程、设定优化目标与进行决策复盘。这一转型要求从业者具备更强的领域知识与批判性思维，并推动着顶级基金在组织架构上进行变革，以构建高效的人机共生体系。
【摘要】聚焦AI产业六大赛道，深度剖析15家核心上市公司的投资价值。报告结合政策驱动、产业订单爆发与资本市场认知变迁，构建四维量化评估框架，旨在为投资者提供穿越市场波动的AI投资路线图与精准操作策略。
本文介绍了《以AI量化为生》系列第七篇关于vnpy策略开发的内容。文章从修改策略加载机制入手，详细分析了vnpy的双均线、布林带等经典策略，并最终实现了一个支持多时间周期的3MA策略。该策略通过15分钟周期判断趋势，5分钟周期执行交易，结合动态止盈止损机制，在回测中取得了39.26%的总收益率。文章还展示了参数优化过程，最终将年化收益率提升至155.08%，夏普比率达到5.07。完整代码已开源，为
【摘要】AI Agent正引发一场席卷华尔街的全流程量化革命。它不再是被动分析工具，而是进化为能够自主研究、生成策略、编写代码并执行交易的智能体。这场变革在带来指数级效率提升的同时，也催生了“共振效应”与“黑箱决策”等新型系统性风险。顶级对冲基金已布局“AI Agent集群”，预示着未来量化投资将进入智能体之间的博弈时代，人类的角色正从执行者转变为更高阶的目标设定者与风险监督者。
基于人工神经网络模型的股票策略
【摘要】人形机器人产业正迈入量产元年，政策强力驱动与技术突破共振。文章深度剖析了A股市场中整机制造、核心零部件、AI解决方案等六大赛道的投资逻辑，并对双林股份、瑞芯微等核心个股进行包含财务数据、操作指南在内的全方位价值评估与前景展望。
量化投资系列文章：Backtrader 教程 — Python 量化投资实战教程(1)Python 量化投资实战教程(2) —MACD策略(+26.9%)Python 量化投资实战教程(3) —A股回测MACD策略Python 量化投资实战教程(4) —KDJ 策略Github仓库：https://github.com/Ckend/pythondict-quant许多技术投资方面的教材，经常会用几
阅读了知乎的问答，颇有感触，总结下我的思考与观点。这是一个很扎心的问题，很多从业者，都面临着这个拷问，当然也包括我。我将尝试从量化投资的整个流程，从理论和经验上去定性分析，出现这个问题的各种原因，避免这些坑，期待实盘与回测尽可能一致。在分析的时候，主要基于实现CTA趋势跟踪策略的视角出发，并且兼顾股票和其他常见的投资策略。一、猜想与假设使用趋势跟踪策略的时候，一个基本的猜想就是，我们即将交易的品种
通过分析股票投资强化学习中必要的参与因素和作用，RLTrader 的架构主要有数据管理模块（data_manage,py)、主模块(main.py)、学习模块(learners.py)、可视化模块(visualizer.py)组成，其中主模块又分为环境模块(environment.py)、代理模块(agent.py)、神经网络模块组成(networks.py)
量化投资–技术篇(4) 投资组合策略Portfolio Policy一. 前言 投资界基本上认可多元化投资是一种有效规避投资风险的一个技术手段，但是如何构建一个合理的多元化投资组合、具体技术方案和策略都是投资者们非常关注的问题。在本人的博客《机器学习与金融》系列中曾空提到投资组合策略的基本组成方式以及智能投顾所广泛采用的方案。本文就是对这些策略中...
量化交易是一门科学，也是一门艺术。它需要我们不断地学习、实践和调整。希望以上的分享能够帮助新手朋友们避免一些常见的陷阱，少走弯路。记住，量化交易不是一夜暴富的捷径，而是需要耐心和智慧的长期投资。让我们一起在量化交易的道路上，越走越稳，越走越远！以上就是我对量化交易中潜在风险的一些看法和建议。如果你有任何疑问或者想要进一步交流，欢迎在评论区留言。我们下次再见！
部署一个简易的量化交易系统
参数优化是策略优化中最常见的一种形式，它涉及到调整策略中的参数以找到最佳组合。miniQMT提供了一个直观的参数优化界面，用户可以定义参数的范围和步长，然后平台会自动进行遍历，寻找最优参数组合。# 假设我们有一个简单的均线交叉策略# 使用miniQMT进行参数优化# 定义参数范围params = {# 创建优化器# 运行优化策略优化是量化交易中不可或缺的一环，而miniQMT提供的多种优化工具和功
本文通过量化回测评估了沪深300指数、贵州茅台、工商银行、中国平安在2018年至2022年期间的表现。通过净值曲线、累计收益、波动率、最大回撤、夏普比率等指标，我们全面分析了这些资产的风险和收益特性。在量化投资中，回测是不可或缺的步骤，通过历史数据的回测可以有效验证策略的有效性，帮助投资者做出更科学的决策。欢迎关注我的后续博文，我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。
使用TopkDropout策略，每日调整股票组合完整回测流程，包括风险分析和绩效评估。
波动率交易策略是量化交易中的一个重要领域，它要求交易者具备深厚的市场理解、精确的策略设计和严格的风险管理。通过本文的介绍，希望你能对波动率交易策略有一个全面的了解，并在实际交易中运用这些知识，把握市场的脉搏，实现稳健的投资回报。波动率交易策略，顾名思义，是围绕市场波动率进行的交易。做多波动率策略是指预期未来市场波动率将增加，从而通过买入波动率相关的金融工具来获得收益。做空波动率策略则相反，预期未来
股指期货和股指ETF是量化投资中的重要工具，它们为投资者提供了多样化的投资选择和风险管理手段。在量化投资的世界里，股指期货和股指ETF是两个不可或缺的工具。本文将带你深入了解股指期货与股指ETF的基本概念、特点以及在量化投资中的应用，让你的投资之路更加稳健和高效。与股指期货不同，股指ETF是实物资产，投资者持有的是基金份额，而非合约。本文提供了一个关于量化投资中股指期货与股指ETF的深度解析，旨在
股票分析中，技术面和基本面数据都有其重要的参考价值，以下是常见的几种指标。Baostock是一个开源的证券数据平台，支持免费获取沪深股票的历史数据和财务数据。通过Python API，用户可以方便地获取股票、指数、基金、债券等多种证券的历史行情。pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，提供了高效的数据操作工具。常见的DataFrame结构可以用于存储股票数据，并支持快速筛选、清洗、聚
量化回测是金融领域中一种用于评估和验证交易策略的方法。它通过历史市场数据模拟交易策略的表现，为投资者提供了一种客观、系统化的手段，以便更好地理解策略的优势和劣势。
有想学习大数据技术的朋友，现实中很难找到数据给大家做训练用，现在这里有一个量化投资数据的接口，点击下面链接注册即可(https://tushare.pro/register?reg=281589)，海量数据等你分析. 加油！...
都说Python可以用于量化投资，但是很多人都不知道该怎么做，甚至觉得是非常高深的知识，其实并非如此，任何人都可以在只有一点Python的基础上回测一个简单的策略。Backtrader是一个基于Python的自动化回溯测试框架，作者是德国人 Daniel Rodriguez，是一个易懂、易上手的量化投资框架。今天我们就来试试用Backtrader进行简单的量化策略回溯。当然，第一篇文章将会使用最简
自动下单功能是指通过预设的交易条件，当市场行情满足这些条件时，系统自动执行买入或卖出操作的功能。这种功能可以减少人为操作的延迟，提高交易效率，尤其适合于需要快速反应的短线交易者。通达信软件的自动下单功能为投资者提供了一个强大的交易辅助工具。通过合理设置交易条件和监控市场行情，投资者可以更加高效地进行股票交易。然而，自动下单也并非万能，投资者在使用时应充分考虑风险，并结合自身的交易策略和风险承受能力
日内交易四部曲：一、开盘60分钟的走势，决定当日多空方向。二、用震荡指标寻找主要趋势中的次级别回调趋势末期。三、支撑、阻力位突破，开仓。四、用第二和第三点，平仓。参考文献：下载连接《日内交易四部曲》笔记高频交易是如何做T收割韭菜的日内交易（偏高频）心得与技巧—纯原创干货分享...
程序员在量化投资领域有优势和挑战。优势在于数据处理、算法设计、系统开发等，挑战是金融知识需要补足。要在这一领域发展，程序员需发挥长处，补齐短板，从而提升在量化投资领域的竞争力。
量化投资回测教学之掌握矢量化回测1. 什么是回测？回测用于模拟交易策略的过去表现。回测的核心概念是通过回溯时间来模拟给定的交易策略，并像过去一样执行交易。产生的利润通常通过一些指标（例如最大回撤、夏普比率、年化回报等）与基准表现进行比较。根据策略的性质，应该使用不同的基准和指标，但这本身就是一个完整的主题，所以我不会在这里详细介绍。回测用于模拟交易策略的过去表现。回测的核心概念是通过回溯时间来模拟
本案例主要利用中国股市标的基础数据集通过三因子公式计算对应的三因子数据集，然后选取中国股市中的标的建立三因子回归模型，并给出了两种评价结果。
简单介绍自己用的基于事件驱动的策略回测、因子/指标计算框架
时间序列经典模型主要有：自回归模型、 移动回归模型、移动自回归模型和差分移动自回归模型。本案例主要介绍这四种模型的基本原理以及以沪深300指数收盘价数据为例，探讨如何使用Python对平稳时间序列进行建模和预测分析。
强化学习学习模块（learners.py）包含实现各种强化学习方法的类。DQNLearner、PolicyGradientLearner、ActorCriticLearner、A2CLearner 和 A3CLearner 分别是基于深度 Q -learning、策略梯度、Actor-critic、A2C 和 A3C 强化学习技术的类实现。根据股票投资的特点，每种技术在理论上可能略有不同。
量化炒股是一个既有趣又有挑战。
Hey，朋友们，今天咱们聊聊量化交易的入门话题——如何选择量化交易品种。在股市这个大舞台上，股票、ETF、可转债这三位“演员”各有千秋，咱们得好好分析分析，才能找到最适合自己的“角色”。
但如果docstring都散落在源码里，还是不适合查阅的，用pdoc3工具，把源码里的所有docstring都提取出来，发布到网络上在线浏览，将是更方便的事情。backtrader的docstring还是很全的，而且重点类和方法写的详细，每个参数的含义都有详细的解释，如果错过了这些，backtrader不可能学会的。今天翻了一下backtrader的源码，发现原来API Reference都在源码
将强化学习运用到量化投资中实战篇(执行模块开发）文章目录将强化学习运用到量化投资中实战篇(执行模块开发）1.设置程序参数2. 强化学习设置3.运行强化学习强化学习股票投资执行模块（main.py）配置程序参数进行各种条件下的强化学习，根据输入因素使用学习器类进行强化学习，并存储学习到的神经网络。本节内容主要介绍这个模块的程序参数和强化学习执行逻辑。1.设置程序参数通过指定各种选项配置程序参数以执行
量化的基础概念量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。就是利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。在每一天的投资运作之前，我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。所有的决策都是依据模型做出的。我们有三个模型：一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。根据大类资产配置决定
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