量化研究策略学习（2）

探讨如何利用Python构建量化投资策略模型。首先介绍构建模型所需的Python基础知识，包括数据爬取、数据库交互、机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术。针对每个模块，文章将详细阐述其安装过程、环境搭建步骤以及核心代码解析。 模型构建 为帮助读者更好地理解各个模块之间的联系，将以机器学习选股策略为例，阐述如何将数据爬取、数据库交互、机器学习等模块整合到一起构建完整的量化投资策略模型。 代码实现 文章将在关键代码段落提供详尽的注释，以帮助读者理解代码逻辑和实现细节。读者可以根据自身需求修改代码，构建个性化的量化投资策略模型。

如何衡量机器学习研究的可重复性？目前关于可重复性的讨论大多基于直觉或假设，缺乏实证数据支持。发布代码是目前领域内常用的做法，但这不足以完全确保可重复性。为了量化可重复性，我们手动尝试复现了 1984 年至 2017 年间发表的 255 篇论文，记录了每篇论文的特征，并对结果进行了统计分析。 在复现过程中，我们没有参考作者提供的代码（如果有的话），以避免因代码与论文之间可能存在的差异而产生偏差。 本研究的目的是推动关于可重复性研究的量化讨论。这项工作并非试图对数据中所有潜在见解进行全面评估，改进协议、数据和解决偏差等方面仍需进一步研究。

1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 国外有关量化交易的研究内容非常广阔，这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法，通过统计建模与统计决策的理论，将复杂的金融理论与投资实务相结合，具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号，给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子，构建多因子策略，从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术，特别是对三大类金融工具箱的介绍，具有良好的实操性。Andrew Pole阐述了统计套利的发展历程和基本原理，特别是对实施统计套利过程中所用的几类重要统计模型进行了分析。Irene Aldridge全面介绍了高频交易的历史、适用范围、实施高频交易所需的模型和关键技术，并对交易的整个流程进行了详细介绍。Barry Johnson为量化投资中的算法交易程序设计部分提供了技术基础。 1.2.2 国内研究现状 国内有关量化交易的研究主要由中国量化投资学会理事长丁鹏博士主导，涵盖多个领域。

REDIS是一个高性能的键值存储系统，广泛用于缓存、消息队列等应用场景。单个REDIS实例的配置涉及到参数调优和内存管理，主从结构配置可以提高系统的可用性和性能，客户端程序的优化关乎与服务端的交互效率。

该方法首先对音频文件进行采样和量化，然后对其进行编码。最后，对编码后的数据进行压缩，将其大小减小到一半 (2:1 压缩比)。压缩后的数据可以被重建为音频。

Hikyuu 量化交易研究框架 是一个基于 C++ 和 Python 的高性能开源量化交易研究框架，主要用于策略分析和回测（目前适用于中国 A 股市场）。该框架基于成熟的系统化交易方法，将交易系统抽象为七大组件： 市场环境判断策略 系统有效条件 信号指示器 止损/止盈策略 资金管理策略 盈利目标策略 移滑价差算法 Hikyuu 框架提供了一个策略资产库，允许用户构建这些组件的策略，并在实际研究中自由组合它们，以评估系统的有效性、稳定性以及特定策略的效果。 C++ 核心库 提供了整体策略框架，在保证性能的同时支持多线程和多核处理，为追求更高的计算速度提供了便利。该库可以单独使用，以构建自己的客户端工具。 Python 库 (hikyuu) 封装了 C++ 核心库，并集成了 TA-Lib 库（例如 TA_SMA，对应 talib.SMA）。它还支持与 NumPy 和 Pandas 数据结构之间的相互转换，便于使用其他成熟的 Python 数据分析工具。

基于一次数据量稳定但表空间使用量异常增长的案例，通过对问题进行深入分析、实验验证和理论推导，揭示 DB2 INSERT 语句的内部机制以及表空间的分配策略。研究结果有助于 DBA 理解 INSERT 语句对性能的影响，并为解决表空间异常增长等问题提供理论依据。

通过电信用户消费行为分析，本研究建立了客户细分模型，提出政企客户固网存量保有策略，并展示从客户理解到营销执行和评估的营销活动流程。

Hikyuu Quant Framework是基于C++/Python的高性能开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前用于国内A股市场）。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件，你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。百万级别K线回测，2~3秒完成计算，助您快速完成基于全市场的策略验证。C++核心库，提供了整体的策略框架，在保证性能的同时，已经考虑了对多线程和多核处理的支持，在未来追求更高运算速度提供便利。C++核心库，可以单独剥离使用，自行构建自己的客户端工具。Python库（hikyuu），提供了对C++库的包装，同时集成了talib库（如TA_SMA，对应talib.SMA），可以与numpy、pandas数据结构进行互相转换，为使用其他成熟的python数据分析工具提供了便利。