因子模型-V02
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因子模型-V01
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因子模型作为现代量化投资的核心理论框架，已经从经典的 CAPM 单因子模型发展为包含价值、规模、动量、质量等多维度的复杂体系。本报告系统梳理了因子模型的理论演进脉络，深入分析了 Fama-French 三因子、五因子模型以及 Carhart 四因子模型等经典框架的理论基础与实证方法。研究发现，因子模型能够解释 50%-80% 的股票收益变异，显著优于传统 CAPM 模型的解释力。在实际应用中，因子模型已成为对冲基金、资产管理公司的标准工具，AQR Capital 等领先机构管理规模超过 1860 亿美元。展望未来，人工智能、另类数据与因子模型的融合将开启量化投资的新篇章。 一、因子模型理...
若监督学习实用指南-用更少的数据做更多的事情-Books
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深度学习之模型优化-核心算法与案例实践
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RAG-入门10篇文章-
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文章1：《RAG入门：从“是什么”到“为什么需要”——大模型时代的知识增强利器》
• 核心目标：帮零基础读者建立RAG基础认知，厘清RAG与传统大模型的差异
• 核心受众：AI初学者、产品经理、想了解RAG的技术小白
• 详细大纲：
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开篇：破除2个常见误区（RAG=复杂工程？RAG可替代Fine-tuning？）
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什么是RAG？——用“图书馆找书+写报告”类比讲清核心逻辑（检索→整合→生成）
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RAG vs Fine-tuning：3个关键差异（成本、知识时效性、灵活性）
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RAG能解决什么问题？——3个核心应用场景（企业知识库问答、专业领域辅助、实时信息查询）
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极简RA...
TIMEMIXER: DECOMPOSABLE MULTISCALE MIXING FOR TIME SERIES FORECASTING-论文
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论文《TIMEMIXER: DECOMPOSABLE MULTISCALE MIXING FOR TIME SERIES FORECASTING》总结
本文发表于ICLR 2024会议，由蚂蚁集团与清华大学团队合作完成。针对时间序列预测中复杂时序变化的挑战，提出基于多尺度混合的全新视角，设计出全MLP架构的TimeMixer模型。该模型通过Past-Decomposable-Mixing（PDM）块和Future-Multipredictor-Mixing（FMM）块，分别在历史信息提取阶段对多尺度序列的季节和趋势成分进行分解混合，在未来预测阶段融合多预测器的互补能力；在18个真实世界基...
全面解析时间序列分析与预测-v01
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全面解析时间序列分析与预测
1. 时间序列分析的核心概念与理论基础
时间序列分析是数据科学和统计学中的一个核心领域，专注于研究按时间顺序排列的数据点。这些数据点通常以固定的时间间隔（如每日、每周、每月）进行测量和记录，其本质特征是数据值会随着时间的推移而发生变化 。时间序列分析的目标不仅仅是描述历史数据，更重要的是理解其内在结构，并基于这种理解对未来进行预测。这一过程在金融、经济、气象、零售、医疗等众多领域都有着广泛的应用。例如，金融分析师利用时间序列模型预测股票价格的走势，气象学家用它来预报未来的天气变化，而零售商则通过分析历史销售数据来优化库存管理和制定营销策略 。时间序列数据可以被...
产业链全景图-Stock
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产业链全景图通过可视化的方式，全面呈现一个产业从上游到下游的各个环节，帮助你快速把握产业全貌。目前，这类资源主要通过政府机构发布的产业地图、商业数据平台的专业工具以及行业研究机构等渠道获取。
下面这个表格整理了获取产业链全景图的主要渠道和特点，你可以根据自己的需求来选择。
| 渠道类型 | 主要特点 | 代表性资源/平台 |
|---|---|---|
| 政府机构发布 | 权威性高，侧重于区域产业布局、发展规划与招商引资，适合宏观政策研究和投资选址。 | 天津市生产力地图、泰州市产业链创新图谱、工信部行业数字化转型指引 |
| 商业数据平台 | 数据颗粒度细，覆盖上市公司和供应链关系，动态更新，适合详细的竞品分析、市场研究和投资决策。... |
2025-10-ONE-Tasks-目标与计划
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目标
- 资金模型-7d-30d
7d- 量化与超短线策略
参考一个月的资金情况
30d-短线-持股周期-1月
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市值 小于60或者100亿
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统计预测准确率-页面展示过去30天，预测值与真实值的-两条价格曲线
- 任务全景-检测页面-查看数据质量与完整性-
- 增加新功能-日线预测能够预测未来两天的收盘价
- 增加新功能-5分钟预测能够预测未来两天的5分钟行情数据
- 增加市值 换手率 等
- 选股流水线完整梳理
- 训练基于换手率 + 波动率 的预测模型
2025-10-20--26
作业平台
- 任务全自动化
分析平台
- 预测准确率
2025-09-15-21
预测平台
DATA 平台
股票价格-前复权、不复权、后复权
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要理解股票价格的前复权、不复权、后复权，首先需要明确核心前提——除权除息：股票会因分红（现金分红）、送股/转增股等行为导致股价“跳空下跌”（如10送10后股价腰斩），这种跳空会割裂K线走势的连贯性。复权的本质就是消除除权除息的影响，让股价走势回归“真实趋势”；而不复权则保留了实际交易价格的原貌。
一、核心定义：三者的本质区别
三者的核心差异在于复权基准点不同（以哪个时间点的价格为“真实价格”，调整其他时间点的价格），进而导致股价数值、K线形态和应用场景完全不同。
1. 不复权（No Adjustment）
- 定义：直接显示股票实际交易的价格，不处理任何除权除息行为。
- 关键特征：
- K线图会...