分类目录归档：个人量化
NSE-Stock-Scanner 是一个针对印度国家证券交易所（NSE）的开源股票扫描工具，旨在帮助交易者通过技术分析和量化策略筛选股票，同时提供风险管理、回测等功能。以下是该仓库的核心功能及特点：
N视界量化生态圈是集投资研究、策略发现、组合优化、资产配置、业绩评估及归因分析等服务的量化投资一站式平台，贯穿策略创建、历史回测、仿真测试、专业评估、实盘交易等生命周期，具备微秒级时延的极速交易与行情、极致稳定的系统扩展能力，还提供大数据资产中心、恒星投资交易管理平台等服务，目前拥有440000+平台用户、400+私募机构、120+高校合作及9大交易所资源，可通过电话、邮箱、微信咨询。
## **平台定位**
- 量化投资一站式平台
- 覆盖策略全生命周期
## **核心服务**
- 策略创建
- 提供策略交易基础库
- 增值服务接口简化实现
- 历史回...事理知识图谱
事件驱动
预测引擎运算涨跌幅度，大于10%
看当天试试价格是否大于昨日收盘价
资金流入为正
振幅百分比 大于4 小于6
日线趋势-五日-多日
总市值 百亿以下
月线趋势
换手率 / 交易量 5-10%
大盘指数- 涨跌比
好的，这是一份关于量化建模的概述，力求清晰、全面：
量化建模是指利用数学、统计学、计算机科学和金融理论，构建数学模型和算法来：
高维视角下的特征工程分类框架
统计特征
描述性统计
熵、均值、方差、偏度/峰度
时间序列统计
ACF、波动率聚类、协整性
极值统计
VaR、ES
数学变换特征
线性变换
标准化、降维
非线性变换
Box - Cox、分位数变换
信号处理
小波变换、傅里叶分析
领域知识特征
经济理论驱动
Fama - French因子、CAPM
市场实务驱动
隐含波动率曲面、变量分箱
时序与事件特征
滞后/滚动特征
无具体细分内容
季节性分解
无具体细分内容
事件窗口标记
突发事件、政策发布
关系型特征
横截面关系
跨资产相关性
网络结构特征
网络中心性、Granger因果
图嵌入特征
Node2Vec、...
## **平台模块**
- 量化社区：专注量化金融、数据科学，供用户交流策略和技术
- 量化投研平台：助力策略研发验证，含回测、研究环境、本地SDK
- 金融大数据平台：覆盖多市场金融产品，提供多维数据和报告
- 智能交易量化版：打通量化投...这个仓库是Microsoft开源的Qlib，它是一个面向人工智能的量化投资平台，旨在利用人工智能技术挖掘量化投资的潜力、助力研究并创造价值，支持从想法探索到实际生产的全流程。下面从几个方面详细介绍这个仓库：
Qlib中发布，以共同解决量化投资中的关键挑战。| 特性 | ...
|---|
多因子选股策略是量化投资中的经典方法，通过结合多个影响股票收益的因子（特征指标）来构建投资组合。其核心思想是：股票的收益率可以被一系列因子共同解释，通过筛选在这些因子上表现优异的股票，有望获得超额收益。以下是多因子选股策略的详细解析：
多因子策略的关键在于因子的选择和组合，常见因子类别包括：
1. 价值因子
- 衡量股票估值水平，如：
- 市盈率（PE）、市净率（PB）
- 股息率（Dividend Yield）
- 企业价值倍数（EV/EBITDA）
- 逻辑：低估值股票长期可能均值回归。
这个仓库是关于 pybroker 的项目，pybroker 是一个用于使用机器学习进行算法交易的 Python 框架。以下是关于这个仓库的详细介绍：
pybroker 旨在帮助用户开发算法交易策略，尤其专注于使用机器学习的策略。借助该框架，用户可以轻松创建和微调交易规则、构建强大的模型，并深入了解策略的性能。