基于Python的量化投资策略模型构建与实证研究

本书系统阐述数据挖掘技术在量化投资领域的应用。内容涵盖数据挖掘基础知识、核心技术方法及量化投资实践。 首先，本书剖析数据挖掘与量化投资的内在联系，阐明数据挖掘的概念、流程、内容及常用工具。 其次，深入讲解数据挖掘的核心技术方法，包括数据准备、数据探索、关联规则、数据回归、分类、聚类、预测、诊断、时间序列分析、智能优化等，并结合具体案例阐述其在量化投资中的应用。 最后，本书聚焦数据挖掘技术在量化投资中的综合应用，以统计套利、配对交易、程序化交易等为例，详细介绍策略挖掘、优化及系统构建方法。

作为量化投资相关人员，尽管编写代码不是核心任务，但良好的编码习惯却能显著提高工作效率。以下是几点个人的代码编写建议：1）在开始编码前，务必先规划整体设计，如将模型分为控制层模块（总设计）、数据读取与预处理模块、核心算法模块及数据结果展示模块等。2）精良的代码文档与编程语句同等重要。源文件中应为主要代码段添加注释，解释其逻辑，便于他人理解与日后维护。3）建议创建README文件，详细说明每个源文件及数据文件的作用，模型流程、功能及需注意事项。

可自定义Mat缓存文件的存储路径，选择当前路径或全局路径。全局缓存路径需在FactorBaseCfg.xml中设置，默认为QIA安装路径。支持按日或按周回购的枚举。系统根据设定获取债券的杠杆费用。若交易代码列表不包含特定债券标的，该属性可忽略。

协整在量化投资中的应用是基于数学分析的交易策略，通过两只证券的价差来获取盈利。当两只股票的价差过大时，根据平稳性预期价差会收敛，这为配对交易策略的盈利提供了基础。协整性和相关性虽然有相似之处，但在统计学上却是两个不同的概念。在时间序列分析中，通常通过单位根检验来判断一个过程是否是弱平稳的。

利用数据挖掘技术，挖掘数据背后的价值，为量化投资提供科学依据和策略支撑。

本PDF教程详细介绍了利用MATLAB实现量化投资的方法，涵盖了数据挖掘技术和实践算例。

融合Mahout与Python，探索量化交易策略 本书深入探讨Mahout在大数据领域的应用，并结合Python编程语言，引导读者构建量化交易策略。内容涵盖： Mahout核心算法解析：推荐系统、聚类分析、分类算法等 Python数据分析工具：NumPy、Pandas、Matplotlib等 量化交易策略设计：技术指标分析、回测框架搭建 实战案例分析：股票市场、数字货币市场等 通过学习本书，读者将掌握运用Mahout和Python进行数据分析和量化交易的技能，为投资决策提供有力支持。

预测股票市场趋势一直吸引着不同领域研究者的目光，机器学习在金融市场预测中的应用也逐渐引起关注。本研究采用七种数据挖掘技术，包括支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树、随机森林和 Adaboost，对上证指数的股价走势进行预测。 研究收集了2017年4月至2018年5月期间来自中国金融社区社交媒体平台 Eastmoney 的评论数据，并从中提取情感倾向。结果显示： 来自 Eastmoney 平台的情感信息可以有效提升模型预测准确率。 基于正面和负面情感分类，所有模型的预测准确率均达到75％以上，其中线性支持向量机模型表现最佳。 价格波动与看涨指数之间存在强相关性，可以据此推断出收盘价的总体趋势。

一切关于编译和向量化查询，你一直想了解但又不敢问的内容，现在被深入分析了。