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交易投资解密 发表了文章 • 0 个评论 • 201 次浏览 • 2017-08-15 17:29 • 来自相关话题

 
 
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国内在线量化平台:
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相关平台:
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基于图表的量化交易平台
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开源框架
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Quant Books
《投资学》第6版[美]兹维·博迪.文字版 (link)《打开量化投资的黑箱》 里什·纳兰《宽客》[美] 斯科特·帕特森(Scott Patterson) 著;译科,卢开济 译《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海 《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm《漫步华尔街》麦基尔《海龟交易法则》柯蒂斯·费思《交易策略评估与最佳化》罗伯特·帕多《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗《期货截拳道》朱淋靖《量化投资—策略与技术》 丁鹏《量化投资—以matlab为工具》 李洋faruto《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》 吴冲锋《中低频量化交易策略研发(上)》 杨博理《走出幻觉走向成熟》 金融帝国《失控》凯文·凯利 《通往财务自由之路》范K撒普《以交易为生》 埃尔德《超越技术分析》图莎尔·钱德《高级技术分析》布鲁斯·巴布科克《积极型投资组合管理》格里纳德,卡恩《金融计量学:从初级到高级建模技术》 斯维特洛扎《投资革命》Bernstein《富可敌国》Sebastian Mallaby《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》欧内斯特·陈《聪明的投资者》 巴菲特《黑天鹅·如何应对不可知的未来》 纳西姆·塔勒布
《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》 Keith Fitschen《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. KolmBarra USE3 handbook《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian & Hua & Sorensen
 Quant PapersMachine Learning Related
Cavalcante, Rodolfo C., et al. "Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions." Expert Systems with Applications 55 (2016): 194-211.(link)
Low Frequency Prediction
Atsalakis G S, Valavanis K P. Surveying stock market forecasting techniques Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 2009, 36(3):5932–5941. (link)Cai X, Lin X. Feature Extraction Using Restricted Boltzmann Machine for Stock Price Predic- tion. 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE), 2012. 80–83.(link)Nair B B, Dharini N M, Mohandas V P. A stock market trend prediction system using a hybrid decision tree-neuro-fuzzy system. Proceedings - 2nd International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, ARTCom 2010, 2010. 381–385. (link)Lu C J, Lee T S, Chiu C C. Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 2009, 47(2):115–125. (link)Creamer G, Freund Y. Automated trading with boosting and expert weighting. Quantitative Finance, 2010, 10(4):401–420. (link)Batres-Estrada, Bilberto. "Deep learning for multivariate financial time series." (2015). (link)Xiong, Ruoxuan, Eric P. Nicholas, and Yuan Shen. "Deep Learning Stock Volatilities with Google Domestic Trends." arXiv preprint arXiv:1512.04916 (2015).(link)Sharang, Abhijit, and Chetan Rao. "Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading." arXiv preprint arXiv:1512.06228 (2015).(link)
Reinforcement Learning
Dempster, Michael AH, and Vasco Leemans. "An automated FX trading system using adaptive reinforcement learning." Expert Systems with Applications 30.3 (2006): 543-552. (link)Tan, Zhiyong, Chai Quek, and Philip YK Cheng. "Stock trading with cycles: A financial application of ANFIS and reinforcement learning." Expert Systems with Applications 38.5 (2011): 4741-4755. (link)Rutkauskas, Aleksandras Vytautas, and Tomas Ramanauskas. "Building an artificial stock market populated by reinforcement‐learning agents." Journal of Business Economics and Management 10.4 (2009): 329-341.(link)Deng, Yue, et al. "Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading." (2016).(link)
Natual Language Processing Related
Bollen J, Mao H, Zeng X. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2011, 2(1):1–8. (link)Preis T, Moat H S, Stanley H E, et al. Quantifying trading behavior in financial markets using Google Trends. Scientific reports, 2013, 3:1684. (link)Moat H S, Curme C, Avakian A, et al. Quantifying Wikipedia Usage Patterns Before Stock Market Moves. Scientific Reports, 2013, 3:1–5. (link)Ding, Xiao, et al. "Deep learning for event-driven stock prediction." Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence (ICJAI’15). 2015. (link)Fehrer, R., & Feuerriegel, S. (2015). Improving Decision Analytics with Deep Learning: The Case of Financial Disclosures. arXiv preprint arXiv:1508.01993. (link)
High Frequency Trading
Nevmyvaka Y, Feng Y, Kearns M. Reinforcement learning for optimized trade execution. Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning ICML 06, 2006, 17(1):673–680. (link)Ganchev K, Nevmyvaka Y, Kearns M, et al. Censored exploration and the dark pool problem. Communications of the ACM, 2010, 53(5):99. (link)Kearns M, Nevmyvaka Y. Machine learning for market microstructure and high frequency trading. High frequency trading - New realities for traders, markets and regulators, 2013. 1–21. (link)Sirignano, Justin A. "Deep Learning for Limit Order Books." arXiv preprint arXiv:1601.01987 (2016). (link)Deng, Yue, et al. "Sparse coding-inspired optimal trading system for HFT industry." IEEE Transactions on Industrial Informatics 11.2 (2015): 467-475.(link)Ahuja, Saran, et al. "Limit order trading with a mean reverting reference price." arXiv preprint arXiv:1607.00454 (2016). (link)Aït-Sahalia, Yacine, and Jean Jacod. "Analyzing the spectrum of asset returns: Jump and volatility components in high frequency data." Journal of Economic Literature 50.4 (2012): 1007-1050. (link)
Portfolio Management
B. Li and S. C. H. Hoi, “Online portfolio selection,” ACM Comput. Surv., vol. 46, no. 3, pp. 1–36, 2014. (link)Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2016). Deep Portfolio Theory. (link)Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.
学术期刊一堆=medium学术期刊可以常常去浏览一下,也会有许多思路,作者常常看的有:
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  • 掘金量化 - 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台
  • DigQuant - 提供基于matlab量化工具
  • SmartQuant - 策略交易平台
  • OpenQuant - 基于C#的开源量化回测平台

基于图表的量化交易平台
  • 文华赢智 、TB、金字塔、MultiCharts 中国版 - 程序化交易软件、MT4、TradeStation
  • Auto-Trader - 基于MATLAB的量化交易平台
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开源框架
  • Pandas - 数据分析包
  • Zipline - 一个Python的回测框架
  • vnpy - 基于python的开源交易平台开发框架
  • tushare - 财经数据接口包
  • easytrader - 进行自动的程序化股票交易
  • pyalgotrade - 一个Python的事件驱动回测框架
  • pyalgotrade-cn - Pyalgotrade-cn在原版pyalgotrade的基础上加入了A股历史行情回测,并整合了tushare提供实时行情。
  • zwPython - 基于winpython的集成式python开发平台
  • quantmod - 量化金融建模
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  • QUANTAXIS - 量化金融策略框架

其他量化交易平台:
Progress Apama、龙软DTS、国泰安量化投资平台、飞创STP、易盛程序化交易、盛立SPT平台、天软量化回测平台 、量邦天语、EQB-Quant数据源

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  • 《投资学》第6版[美]兹维·博迪.文字版 (link)
  • 《打开量化投资的黑箱》 里什·纳兰
  • 《宽客》[美] 斯科特·帕特森Scott Patterson) 著;译科卢开济 译
  • 《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海 
  • 《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
  • 《漫步华尔街》麦基尔
  • 《海龟交易法则》柯蒂斯·费思
  • 《交易策略评估与最佳化》罗伯特·帕多
  • 《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗
  • 《期货截拳道》朱淋靖
  • 《量化投资—策略与技术》 丁鹏
  • 《量化投资—以matlab为工具》 李洋faruto
  • 《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》 吴冲锋
  • 《中低频量化交易策略研发(上)》 杨博理
  • 《走出幻觉走向成熟》 金融帝国
  • 《失控》凯文·凯利 《通往财务自由之路》范K撒普
  • 《以交易为生》 埃尔德
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  • 《投资革命》Bernstein
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  • 《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》欧内斯特·陈
  • 聪明的投资者》 巴菲特
  • 《黑天鹅·如何应对不可知的未来》 纳西姆·塔勒布

  • 《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔
  • 《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》 Keith Fitschen
  • 《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
  • Barra USE3 handbook
  • 《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini
  • 《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian & Hua & Sorensen

 Quant PapersMachine Learning Related
  • Cavalcante, Rodolfo C., et al. "Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions." Expert Systems with Applications 55 (2016): 194-211.(link)

Low Frequency Prediction
  • Atsalakis G S, Valavanis K P. Surveying stock market forecasting techniques Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 2009, 36(3):5932–5941. (link)
  • Cai X, Lin X. Feature Extraction Using Restricted Boltzmann Machine for Stock Price Predic- tion. 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE), 2012. 80–83.(link)
  • Nair B B, Dharini N M, Mohandas V P. A stock market trend prediction system using a hybrid decision tree-neuro-fuzzy system. Proceedings - 2nd International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, ARTCom 2010, 2010. 381–385. (link)
  • Lu C J, Lee T S, Chiu C C. Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 2009, 47(2):115–125. (link)
  • Creamer G, Freund Y. Automated trading with boosting and expert weighting. Quantitative Finance, 2010, 10(4):401–420. (link)
  • Batres-Estrada, Bilberto. "Deep learning for multivariate financial time series." (2015). (link)
  • Xiong, Ruoxuan, Eric P. Nicholas, and Yuan Shen. "Deep Learning Stock Volatilities with Google Domestic Trends." arXiv preprint arXiv:1512.04916 (2015).(link)
  • Sharang, Abhijit, and Chetan Rao. "Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading." arXiv preprint arXiv:1512.06228 (2015).(link)

Reinforcement Learning
  • Dempster, Michael AH, and Vasco Leemans. "An automated FX trading system using adaptive reinforcement learning." Expert Systems with Applications 30.3 (2006): 543-552. (link)
  • Tan, Zhiyong, Chai Quek, and Philip YK Cheng. "Stock trading with cycles: A financial application of ANFIS and reinforcement learning." Expert Systems with Applications 38.5 (2011): 4741-4755. (link)
  • Rutkauskas, Aleksandras Vytautas, and Tomas Ramanauskas. "Building an artificial stock market populated by reinforcement‐learning agents." Journal of Business Economics and Management 10.4 (2009): 329-341.(link)
  • Deng, Yue, et al. "Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading." (2016).(link)

Natual Language Processing Related
  • Bollen J, Mao H, Zeng X. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2011, 2(1):1–8. (link)
  • Preis T, Moat H S, Stanley H E, et al. Quantifying trading behavior in financial markets using Google Trends. Scientific reports, 2013, 3:1684. (link)
  • Moat H S, Curme C, Avakian A, et al. Quantifying Wikipedia Usage Patterns Before Stock Market Moves. Scientific Reports, 2013, 3:1–5. (link)
  • Ding, Xiao, et al. "Deep learning for event-driven stock prediction." Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence (ICJAI’15). 2015. (link)
  • Fehrer, R., & Feuerriegel, S. (2015). Improving Decision Analytics with Deep Learning: The Case of Financial Disclosures. arXiv preprint arXiv:1508.01993. (link)

High Frequency Trading
  • Nevmyvaka Y, Feng Y, Kearns M. Reinforcement learning for optimized trade execution. Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning ICML 06, 2006, 17(1):673–680. (link)
  • Ganchev K, Nevmyvaka Y, Kearns M, et al. Censored exploration and the dark pool problem. Communications of the ACM, 2010, 53(5):99. (link)
  • Kearns M, Nevmyvaka Y. Machine learning for market microstructure and high frequency trading. High frequency trading - New realities for traders, markets and regulators, 2013. 1–21. (link)
  • Sirignano, Justin A. "Deep Learning for Limit Order Books." arXiv preprint arXiv:1601.01987 (2016). (link)
  • Deng, Yue, et al. "Sparse coding-inspired optimal trading system for HFT industry." IEEE Transactions on Industrial Informatics 11.2 (2015): 467-475.(link)
  • Ahuja, Saran, et al. "Limit order trading with a mean reverting reference price." arXiv preprint arXiv:1607.00454 (2016). (link)
  • Aït-Sahalia, Yacine, and Jean Jacod. "Analyzing the spectrum of asset returns: Jump and volatility components in high frequency data." Journal of Economic Literature 50.4 (2012): 1007-1050. (link)

Portfolio Management
  • B. Li and S. C. H. Hoi, “Online portfolio selection,” ACM Comput. Surv., vol. 46, no. 3, pp. 1–36, 2014. (link)
  • Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2016). Deep Portfolio Theory. (link)
  • Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.

学术期刊一堆=medium学术期刊可以常常去浏览一下,也会有许多思路,作者常常看的有:
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  • Financial Management
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人工智能操盘对冲基金

交易stockxp 发表了文章 • 0 个评论 • 1436 次浏览 • 2016-01-29 17:05 • 来自相关话题

上周,Ben Goertzel和他的公司Aidyia开启了一个完全用人工智能来进行股票交易的对冲基金——不需要任何人为干预。Goertzel是这家公司的首席科学家,也是一个AI专家,他说:「如果我们都死了,它也会继续交易。」

他说这话是认真的。 Goertzel等人共同开发了这个系统。当然,这个系统还不够完善,他们还在逐步调整。但是他们创造出来的系统能够完全自动地识别和执行交易。

这个系统借鉴了多种AI形式,包括一种受遗传演化启发而来的AI,以及另一种基于概率逻辑的形式。

每一天,这些AI引擎都会分析大量的数据,包括大盘行情和宏观经济数据,之后会做出自己的市场预测,并对最好的行动进行「表决」。

尽管Aidyia位于香港,但这个自动化系统是在美国证券市场中进行交易。根据Goertzel的说法,在它上线的第一天,它就在一个未披露的资金池中产生了2%的回报。

这算不上不惊人,从统计的角度来说也不相关。但是它展现了金融世界中的一个值得注意的转变。

从去年开始,获得了1.43亿美元投资的旧金山创业公司Sentient Technologies就已经开始用类似的系统悄无声息地进行着交易。

以数据为中心的对冲基金(如Two Sigma和Renaissance Technologies)也曾说过,他们依赖着AI技术。

根据报道,另外两家由华尔街大佬Ray Dalio和Steven A. Cohen运作的公司Bridgewater Associates 和Point72 Asset Management,也正在朝同样的方向前进。



自动化的进展

长期以来,对冲基金都依赖计算机来帮助交易。根据市场调研公司Preqin的研究,大约有1,360支对冲基金的大多数交易都是在计算机模型的辅助下完成的,约占到了所有基金的9%,总额达到了1970亿美元。

但是,这通常需要涉及到数据科学家(用华尔街的行话,叫做「宽客(quants)」)使用机器来构建大型的统计模型。这些模型非常复杂,从某种意义上说它们是比较静态的。

当市场发生变化,它们的效果或许不会再像过去那样好。根据Preqin的研究,通常情况下,系统运行的基金的表现并不总能像人类基金经理运行的一样好。









然而,近几年来,基金开始转向真正的机器学习。在这个领域,人工智能系统能够高速分析大量的数据,并且在分析过程中自我改进。

一些公司依赖于一种叫做「贝叶斯网络(Bayesian networks)」的机器学习形式,用一些机器来预测市场趋势,并确定具体的交易,其中包括一家名为Rebellion Research的纽约公司,由棒球明星Hank Greenberg的孙子创立。

与此同时,还有一些诸如Aidyia 和Sentient这样的公司,正在学习在几百台甚至几千台机器上运行AI。这涵盖了一些技术,例如受遗传学所启发的演化计算,以及现在Google和微软用来识别图像和语音等任务的深度学习。

他们希望,这些系统能够自动识别出市场中的变化,并以宽客的模型无法做到的方式来适应这些改变。

《A Wealth of Common Sense: Why Simplicity Trumps Complexity in Any Investment Plan》一书的作者Ben Carlson说:「它们试图在事情发生前预见它们的发生。」他在一个捐赠基金工作了10年时间,这个基金经过了许多基金经理的管理。

不要把这种AI驱动的基金管理与高频交易相混淆。它并不寻求抢先交易或通过行动的快速来赚钱。它寻求的是未来更长时段(小时、天、星期,甚至月)的最好交易。说得更确切一些,机器(而不是人)在选择策略。

进化的智能

尽管Sentient公司还没有公开销售它的基金,但是首席执行官Antoine Blondeau说,他们从去年开始,已经在使用私募投资者的资金进行正式的交易(在一段长长的测试交易期之后)。

根据Bloomberg的一篇报道,这家公司已经在和摩根大通的基金业务合作开发AI技术,但Blondeau拒绝讨论它的合作伙伴。不过,他确实说到,它的基金完全由人工智能来操作。

整个想法就是要做其他人(以及其他机器)没有在做的事情。

首席科学家Babak Hodja说,这个系统允许公司调整某些风险设定。当Siri还没有被苹果收购之前,这位科学家是Siri的创始团队成员之一。

除此之外,这个系统完全可以在没人帮助的情况下自行工作。

Hodja 说:「它会自动产生一个策略,并给我们指示。它会说:『现在多买进这个,用这种方法,按这个顺序。』它还会告诉我们什么时候应该退出、减仓等等。」

根据Hodia的说法,这个系统能抓住亚洲等地多个公司的数据中心、网吧、电脑游戏中心内「数百万个」计算机处理器中空闲的计算能力。与此同时,它的软件引擎基于演化计算——与Aidyia系统中受遗传学启发而来的技术相同。

用最简单的话说,这意味着它创造出了一个数字股票交易员的随机大集合,并检验它们在历史股票数据上的表现。在挑出表现最好的那些之后,就会用它们的「基因」来创造出一组更厉害的新交易员。这个过程不断重复。

最终,这个系统创造出了一个能够自行完成成功交易的数字交易员。Blondeau说:「在几千代之中,万亿个『存在』崛起又衰落。最终,你得到了一群真正可以部署的聪明交易员。」

深度投资

尽管今天驱动着系统的是演化计算,但Hodja依然很看好深度学习算法——经过证明,这种算法在识别图像、语音,甚至理解人类说话的自然方式方面非常有用。他解释说,正如深度学习可以在一张照片中准确地指出猫的特征一样,它也可以识别出股票市场中能让你赚钱的特征。

Goertzel却不同意这一点。他还管理着OpenCog Foundation,这是一个旨在建立开源强人工智能框架的项目。

他不同意的原因,一部分是因为深度学习算法已经成为了一种商品。

「如果所有人都在使用某件东西,它的预测就会在市场中被定价。你必须做一些奇怪的事。」他还指出,尽管深度学习很适合分析带有特殊模式的数据,例如照片和语言,但这些模式不一定也存在于金融市场中。如果这些模式真的存在,也不一定那么有用——因为每个人都可以发现它们。

然而,Hodia认为,人们要做的事是继续改进今天的深度学习。这也许涉及到将其与演化计算结合起来。

他解释说,你可以用演化计算来构造一个更好的深度学习算法。这被称为「神经演化(neuroevolution)」。

Hodja说:「你可以让深度学习中的权重进行演化,你也可以让深度学习自身的结构进行演化。」微软等公司已经开始通过某种自然选择来构建深度学习系统,但他们可能还没有使用演化计算本身。

AI操盘基金,未来几何?

不管采用什么技术,都有人怀疑AI是否真的能在华尔街功成名就。就算真有一家基金用AI获得了成功,也存在风险——其他公司或许会复制这个系统,从而破坏它的成功。如果市场中的大多数人都采取同样的行为,这将会改变整个市场。

Carlson说:「我有点怀疑AI是否真的明白这一点。如果某人发现了一个行得通的花招,不仅其他基金会迅速抓住这一点,其他投资者也会将资金倾泻而入。真的很难想象出只有它能套利的情形。」

Goertzel也看到了这个风险。这也是为什么 Aidyia不止使用了演化计算,还使用了一系列其他技术。如果其他人效仿这家公司的方法,它将使用其他的机器学习类型。

整个想法就是要做其他人(以及其他机器)没有在做的事情。Goertzel 说:「要在金融市场中赚钱,光有聪明是不够的,还需要用一种与其他人不同的聪明方式来做事。」(CADE METZ / 机器之心)

注:本文来自wired,作者CADE METZ,机器之心编译出品。编译:汪汪。 查看全部
上周,Ben Goertzel和他的公司Aidyia开启了一个完全用人工智能来进行股票交易的对冲基金——不需要任何人为干预。Goertzel是这家公司的首席科学家,也是一个AI专家,他说:「如果我们都死了,它也会继续交易。」

他说这话是认真的。 Goertzel等人共同开发了这个系统。当然,这个系统还不够完善,他们还在逐步调整。但是他们创造出来的系统能够完全自动地识别和执行交易。

这个系统借鉴了多种AI形式,包括一种受遗传演化启发而来的AI,以及另一种基于概率逻辑的形式。

每一天,这些AI引擎都会分析大量的数据,包括大盘行情和宏观经济数据,之后会做出自己的市场预测,并对最好的行动进行「表决」。

尽管Aidyia位于香港,但这个自动化系统是在美国证券市场中进行交易。根据Goertzel的说法,在它上线的第一天,它就在一个未披露的资金池中产生了2%的回报。

这算不上不惊人,从统计的角度来说也不相关。但是它展现了金融世界中的一个值得注意的转变。

从去年开始,获得了1.43亿美元投资的旧金山创业公司Sentient Technologies就已经开始用类似的系统悄无声息地进行着交易。

以数据为中心的对冲基金(如Two Sigma和Renaissance Technologies)也曾说过,他们依赖着AI技术。

根据报道,另外两家由华尔街大佬Ray Dalio和Steven A. Cohen运作的公司Bridgewater Associates 和Point72 Asset Management,也正在朝同样的方向前进。



自动化的进展

长期以来,对冲基金都依赖计算机来帮助交易。根据市场调研公司Preqin的研究,大约有1,360支对冲基金的大多数交易都是在计算机模型的辅助下完成的,约占到了所有基金的9%,总额达到了1970亿美元。

但是,这通常需要涉及到数据科学家(用华尔街的行话,叫做「宽客(quants)」)使用机器来构建大型的统计模型。这些模型非常复杂,从某种意义上说它们是比较静态的。

当市场发生变化,它们的效果或许不会再像过去那样好。根据Preqin的研究,通常情况下,系统运行的基金的表现并不总能像人类基金经理运行的一样好。


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然而,近几年来,基金开始转向真正的机器学习。在这个领域,人工智能系统能够高速分析大量的数据,并且在分析过程中自我改进。

一些公司依赖于一种叫做「贝叶斯网络(Bayesian networks)」的机器学习形式,用一些机器来预测市场趋势,并确定具体的交易,其中包括一家名为Rebellion Research的纽约公司,由棒球明星Hank Greenberg的孙子创立。

与此同时,还有一些诸如Aidyia 和Sentient这样的公司,正在学习在几百台甚至几千台机器上运行AI。这涵盖了一些技术,例如受遗传学所启发的演化计算,以及现在Google和微软用来识别图像和语音等任务的深度学习。

他们希望,这些系统能够自动识别出市场中的变化,并以宽客的模型无法做到的方式来适应这些改变。

《A Wealth of Common Sense: Why Simplicity Trumps Complexity in Any Investment Plan》一书的作者Ben Carlson说:「它们试图在事情发生前预见它们的发生。」他在一个捐赠基金工作了10年时间,这个基金经过了许多基金经理的管理。

不要把这种AI驱动的基金管理与高频交易相混淆。它并不寻求抢先交易或通过行动的快速来赚钱。它寻求的是未来更长时段(小时、天、星期,甚至月)的最好交易。说得更确切一些,机器(而不是人)在选择策略。

进化的智能

尽管Sentient公司还没有公开销售它的基金,但是首席执行官Antoine Blondeau说,他们从去年开始,已经在使用私募投资者的资金进行正式的交易(在一段长长的测试交易期之后)。

根据Bloomberg的一篇报道,这家公司已经在和摩根大通的基金业务合作开发AI技术,但Blondeau拒绝讨论它的合作伙伴。不过,他确实说到,它的基金完全由人工智能来操作。

整个想法就是要做其他人(以及其他机器)没有在做的事情。

首席科学家Babak Hodja说,这个系统允许公司调整某些风险设定。当Siri还没有被苹果收购之前,这位科学家是Siri的创始团队成员之一。

除此之外,这个系统完全可以在没人帮助的情况下自行工作。

Hodja 说:「它会自动产生一个策略,并给我们指示。它会说:『现在多买进这个,用这种方法,按这个顺序。』它还会告诉我们什么时候应该退出、减仓等等。」

根据Hodia的说法,这个系统能抓住亚洲等地多个公司的数据中心、网吧、电脑游戏中心内「数百万个」计算机处理器中空闲的计算能力。与此同时,它的软件引擎基于演化计算——与Aidyia系统中受遗传学启发而来的技术相同。

用最简单的话说,这意味着它创造出了一个数字股票交易员的随机大集合,并检验它们在历史股票数据上的表现。在挑出表现最好的那些之后,就会用它们的「基因」来创造出一组更厉害的新交易员。这个过程不断重复。

最终,这个系统创造出了一个能够自行完成成功交易的数字交易员。Blondeau说:「在几千代之中,万亿个『存在』崛起又衰落。最终,你得到了一群真正可以部署的聪明交易员。」

深度投资

尽管今天驱动着系统的是演化计算,但Hodja依然很看好深度学习算法——经过证明,这种算法在识别图像、语音,甚至理解人类说话的自然方式方面非常有用。他解释说,正如深度学习可以在一张照片中准确地指出猫的特征一样,它也可以识别出股票市场中能让你赚钱的特征。

Goertzel却不同意这一点。他还管理着OpenCog Foundation,这是一个旨在建立开源强人工智能框架的项目。

他不同意的原因,一部分是因为深度学习算法已经成为了一种商品。

「如果所有人都在使用某件东西,它的预测就会在市场中被定价。你必须做一些奇怪的事。」他还指出,尽管深度学习很适合分析带有特殊模式的数据,例如照片和语言,但这些模式不一定也存在于金融市场中。如果这些模式真的存在,也不一定那么有用——因为每个人都可以发现它们。

然而,Hodia认为,人们要做的事是继续改进今天的深度学习。这也许涉及到将其与演化计算结合起来。

他解释说,你可以用演化计算来构造一个更好的深度学习算法。这被称为「神经演化(neuroevolution)」。

Hodja说:「你可以让深度学习中的权重进行演化,你也可以让深度学习自身的结构进行演化。」微软等公司已经开始通过某种自然选择来构建深度学习系统,但他们可能还没有使用演化计算本身。

AI操盘基金,未来几何?

不管采用什么技术,都有人怀疑AI是否真的能在华尔街功成名就。就算真有一家基金用AI获得了成功,也存在风险——其他公司或许会复制这个系统,从而破坏它的成功。如果市场中的大多数人都采取同样的行为,这将会改变整个市场。

Carlson说:「我有点怀疑AI是否真的明白这一点。如果某人发现了一个行得通的花招,不仅其他基金会迅速抓住这一点,其他投资者也会将资金倾泻而入。真的很难想象出只有它能套利的情形。」

Goertzel也看到了这个风险。这也是为什么 Aidyia不止使用了演化计算,还使用了一系列其他技术。如果其他人效仿这家公司的方法,它将使用其他的机器学习类型。

整个想法就是要做其他人(以及其他机器)没有在做的事情。Goertzel 说:「要在金融市场中赚钱,光有聪明是不够的,还需要用一种与其他人不同的聪明方式来做事。」(CADE METZ / 机器之心)

注:本文来自wired,作者CADE METZ,机器之心编译出品。编译:汪汪。

80万到6200万的散户故事

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交易stockxp 发起 • 1 关注 • 0 个回复 • 2016-01-25 16:17 • 来自相关话题

程序化交易像一束阳光,给了在股票市场摸爬滚打不得章法的徐宁以希望。2012年秋天,他完成自己的策略开发,开始用计算机程序进行交易。

不过情况看起来并不妙。系统不稳定,程序小BUG,工作干扰,总的来说,这个程序化交易的新手的表现恰似一个醉酒的大汉,踉踉跄跄,不知所往,常弄得该赚的钱赚不到。

回头去看,策略本身有很多亟待完善的地方,这不用怀疑。而对于所谓程序化交易来说,徐宁犯了新手最常见的错误。他总是手动干预自己的程序。

是的,他编写了交易程序,但做的还是主观交易。
  
 
   最新报告:他目前改善了住房和交通工具,分了一部分钱投了私募和期货,一部份在银行,仓位50%左右。他是个需要养家糊口的赌徒。
 
 
 
 
 

把书都烧了吧,你一直都在"投资门外"转悠

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交易hunter 发起 • 1 关注 • 0 个回复 • 2016-01-11 10:55 • 来自相关话题

依靠主观预判只是“赌”

主观预判,并没有产生任何确定性,你在假设,而只是让你的投资行为看上去合理化。

我无法判断 - 这家公司眼下的成长性特征,在未来会不会消失?

我无法判断 - 这只股票眼下的上涨趋势,在未来会不会持续?

这道题,在我看来,无解。

相信有解的童鞋,可以继续向“赌徒”努力。

十多年来,当我了解越多,越发现其实我不知道的事情更多。

我最后写在答题板上的答案是:

学会憋气,才学会了游泳,长的帅死的快

水下不能呼吸。你就不能在水下游泳?

市场里找不到确定性。你就不能在市场里做交易?

会憋气,就可以愉快的在水下游泳了嘛!

找不到确定性,就不找了呗!照样能够愉快的交易。

不做预判,在不确定性市场赚钱。逻辑上讲,只有这条路才可以让你实现可持续盈利。
 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjM1MzA4OQ==&mid=401463358&idx=1&sn=2bab1239a920edc8735f3c5da81f84e2&scene=0#wechat_redirect

2016年题材股交易模式

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交易投资解密 发起 • 1 关注 • 0 个回复 • 2016-01-08 11:22 • 来自相关话题

http://weibo.com/p/1001593928301684011741

熔断

证券stockxp 发表了文章 • 1 个评论 • 709 次浏览 • 2016-01-04 17:42 • 来自相关话题

熔断机制是指在交易过程中,当价格波动幅度达到某一限定目标时,交易将暂停一段时间,或者交易可以继续进行,但报价限制在一定范围之内。由于这种情况和保险丝在电流过量时会熔断,而令电器受到保护相类似,故称之为熔断机制。
根据公布的中国版指数熔断规则,A股熔断标的指数沪深300指数。
熔断阈值为5%和7%两档,指数触发5%的熔断后,熔断范围内的证券将暂停交易15分钟;但如果尾盘阶段(14:45 至15:00 期间)触发5%或全天任何时间触发7%,将暂停交易至收市。
熔断涉及交易品种:股票、基金、可转换公司债券、可交换公司债券、股指期货、以及交易所认定的其他相关品种。
在熔断机制生效后需要注意细节:
1.重复触及熔断点怎么办?
同一幅度的熔断只触发1次。
2.与涨跌停制度有冲突吗?
熔断机制实施后,个股涨跌停板制度仍保留。
3.熔断期间如何下单和撤单?
熔断15:00之前结束的,沪深交易所均可以下单和撤单。若持续至15:00,上交所只接受撤单,深交所则下单撤单均可。中金所熔断开始起12分钟内不可下单和撤单,第13分钟起可以下单和撤单,但进入集合竞价。指数熔断期间,相关证券复牌的,将延至指数熔断结束后实施。
4.熔断后怎样恢复交易?
熔断15:00之前结束的,沪深交易所对已接受的申报进行集合竞价并撮合,随后连续竞价。中金所熔断开始起12分钟内的申报进行集合竞价,第13分钟至15分钟进行撮合,熔断结束后连续竞价。
5.收盘价怎么形成?
熔断至15:00收市未恢复交易的,相关证券的收盘价为当日该证券最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价(含最后一笔交易),当日无成交的,以前收盘价为当日收盘价。
6.沪港通交易怎么办?
沪股通按上述第3点上交所规定执行,港股通正常。
7.股指期货怎么办?
熔断机制实施后,股指期货交易时间与A股同步。若非交割日,同步熔断,结算价以扣除熔断、集合竞价指令申报和暂停交易时间后向前取满相应时段。但交割日,无论何种情形,13:00后,不再熔断。熔断实施后,期指涨跌幅由±10%调整为±7%。
8.基金申赎怎么办?
以各基金公司相关公告为准。
9.新股、配股、网络投票怎么办?
正常进行。
10.大宗交易怎么办?
若14:45前结束熔断,大宗交易正常进行。若熔断持续至15:00,当日不可进行大宗交易。
11.可转债、可交换债怎么办?
同步熔断。
12.转融通证券怎么办?
若15:00前结束熔断,出借、匹配、归还等正常进行。若熔断持续至15:00,上交所不接受新的出借和借入申报,已接受的继续匹配成交,应归还的顺延至下一交易日;深交所则停止出借和借入,应归还的顺延至下一交易日。
熔断机制严重影响公募基金估值
对市场参与者而言,熔断机制影响最大的莫过于公募基金。为此中国基金业协会在2015年12月15日也专门下发了《关于指数熔断机制实施后公募基金行业相关配套工作安排的通知》督促相关基金管理人、托管人及基金销售机构在指数熔断机制实施前做好相关配套工作。
因为熔断机制牵涉到公募基金配套系统的改造,早在熔断规则征询意见稿阶段,各家公募基金内部就已开始讨论和研究可能带来的影响。
 
 
2016.1.4
 
2016年A股的首个交易日,也是熔断机制实施的首个交易日。今日午后,融断机制在半小时内被二度触发,A股市场提早1个半小时收市。沪深300指数在午后13时10分左右暴跌5.05%,触发熔断,暂停交易15分钟。彼时,上证指数报3363.52点,跌4.96%,深证成指报11845.1,跌6.47%,创业板指报2521.39,跌7.10%。跌停个股334只。在跌幅超过5%后,正在交易的A股、B股、基金以及中金所所有期货品种,都暂停交易15分钟。
13:26,沪指跌4.96%,沪深300跌5%,13:12分触发熔断阀值临停,创业板跌7.24%。
13:28,沪指跌5.11%,沪深300跌5.24%,恢复交易后继续下探,目前两市跌停及跌超9%的个股达725只。
13:32,沪指跌6.25%,目前两市跌停及跌超9%的个股达1427只;沪深300跌6.46%,冲击熔断底限阀值7%,创业板跌8.21%。
13:34,沪深300跌7%,二次停牌。跌停个股猛增至1292只,近2000只股票跌逾9%。盘面上,电子发票、国产软件、互联网彩票、氟化工、创投等题材股全线跌停。权重股也全线崩溃。
上证所决定,自2016年01月04日13时34分开始实施指数熔断,当日不再恢复交易,A股市场提早1个半小时收市。
 
  查看全部
熔断机制是指在交易过程中,当价格波动幅度达到某一限定目标时,交易将暂停一段时间,或者交易可以继续进行,但报价限制在一定范围之内。由于这种情况和保险丝在电流过量时会熔断,而令电器受到保护相类似,故称之为熔断机制。
根据公布的中国版指数熔断规则,A股熔断标的指数沪深300指数。
熔断阈值为5%和7%两档,指数触发5%的熔断后,熔断范围内的证券将暂停交易15分钟;但如果尾盘阶段(14:45 至15:00 期间)触发5%或全天任何时间触发7%,将暂停交易至收市。
熔断涉及交易品种:股票、基金、可转换公司债券、可交换公司债券、股指期货、以及交易所认定的其他相关品种。
在熔断机制生效后需要注意细节:
1.重复触及熔断点怎么办?
同一幅度的熔断只触发1次。
2.与涨跌停制度有冲突吗?
熔断机制实施后,个股涨跌停板制度仍保留。
3.熔断期间如何下单和撤单?
熔断15:00之前结束的,沪深交易所均可以下单和撤单。若持续至15:00,上交所只接受撤单,深交所则下单撤单均可。中金所熔断开始起12分钟内不可下单和撤单,第13分钟起可以下单和撤单,但进入集合竞价。指数熔断期间,相关证券复牌的,将延至指数熔断结束后实施。
4.熔断后怎样恢复交易?
熔断15:00之前结束的,沪深交易所对已接受的申报进行集合竞价并撮合,随后连续竞价。中金所熔断开始起12分钟内的申报进行集合竞价,第13分钟至15分钟进行撮合,熔断结束后连续竞价。
5.收盘价怎么形成?
熔断至15:00收市未恢复交易的,相关证券的收盘价为当日该证券最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价(含最后一笔交易),当日无成交的,以前收盘价为当日收盘价。
6.沪港通交易怎么办?
沪股通按上述第3点上交所规定执行,港股通正常。
7.股指期货怎么办?
熔断机制实施后,股指期货交易时间与A股同步。若非交割日,同步熔断,结算价以扣除熔断、集合竞价指令申报和暂停交易时间后向前取满相应时段。但交割日,无论何种情形,13:00后,不再熔断。熔断实施后,期指涨跌幅由±10%调整为±7%。
8.基金申赎怎么办?
以各基金公司相关公告为准。
9.新股、配股、网络投票怎么办?
正常进行。
10.大宗交易怎么办?
若14:45前结束熔断,大宗交易正常进行。若熔断持续至15:00,当日不可进行大宗交易。
11.可转债、可交换债怎么办?
同步熔断。
12.转融通证券怎么办?
若15:00前结束熔断,出借、匹配、归还等正常进行。若熔断持续至15:00,上交所不接受新的出借和借入申报,已接受的继续匹配成交,应归还的顺延至下一交易日;深交所则停止出借和借入,应归还的顺延至下一交易日。
熔断机制严重影响公募基金估值
对市场参与者而言,熔断机制影响最大的莫过于公募基金。为此中国基金业协会在2015年12月15日也专门下发了《关于指数熔断机制实施后公募基金行业相关配套工作安排的通知》督促相关基金管理人、托管人及基金销售机构在指数熔断机制实施前做好相关配套工作。
因为熔断机制牵涉到公募基金配套系统的改造,早在熔断规则征询意见稿阶段,各家公募基金内部就已开始讨论和研究可能带来的影响。
 
 
2016.1.4
 
2016年A股的首个交易日,也是熔断机制实施的首个交易日。今日午后,融断机制在半小时内被二度触发,A股市场提早1个半小时收市。沪深300指数在午后13时10分左右暴跌5.05%,触发熔断,暂停交易15分钟。彼时,上证指数报3363.52点,跌4.96%,深证成指报11845.1,跌6.47%,创业板指报2521.39,跌7.10%。跌停个股334只。在跌幅超过5%后,正在交易的A股、B股、基金以及中金所所有期货品种,都暂停交易15分钟。
13:26,沪指跌4.96%,沪深300跌5%,13:12分触发熔断阀值临停,创业板跌7.24%。
13:28,沪指跌5.11%,沪深300跌5.24%,恢复交易后继续下探,目前两市跌停及跌超9%的个股达725只。
13:32,沪指跌6.25%,目前两市跌停及跌超9%的个股达1427只;沪深300跌6.46%,冲击熔断底限阀值7%,创业板跌8.21%。
13:34,沪深300跌7%,二次停牌。跌停个股猛增至1292只,近2000只股票跌逾9%。盘面上,电子发票、国产软件、互联网彩票、氟化工、创投等题材股全线跌停。权重股也全线崩溃。
上证所决定,自2016年01月04日13时34分开始实施指数熔断,当日不再恢复交易,A股市场提早1个半小时收市。
 
 

减持禁令

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证券匿名 发起 • 1 关注 • 0 个回复 • 2016-01-04 10:28 • 来自相关话题

2015年7月8日,证监会为了维护市场稳定,对持股5%以上的股东和高管实施了“减持禁令”,禁令将于2016年1月8日到期,按照测算,1月份限售股解禁金额上万亿元。
 
大小非成为2007年那波牛市压死骆驼的最后一根稻草,经过了股权分置改革之后,大小非在2007年逐渐开始往外汹涌而出,不断听到各种各样的解禁消息。大小非就是非限售股,一般在大股东、企业高管和员工手里掌握,他们的持股成本非常低,很多都是白送的。所以大家梦了好几年的一夜暴富,其实在解禁这一天才真正实现。股价高就多赚,股价少就少赚,不解禁出来,就这百八十万的死工资,一旦解禁就是身价几千万甚至上亿,所以解禁不解禁差别很大,而至于解禁出来是5000万、1亿还是两亿,对他的生活影响,其实不大。所以这是一个改变命运、改变生活、改变世界观和方法论的时刻,只要解禁,肯定会汹涌而出。他们不计成本的疯狂抛售,必然引来二级市场的巨大压力。
 





 

逆回购

交易hunter 发表了文章 • 0 个评论 • 758 次浏览 • 2015-12-30 13:02 • 来自相关话题

什么是逆回购?

简单的说就是把你的钱按照市场利率借给别人。借一天就是一天逆回购,借七天就是七天逆回购。

目前,沪深两市逆回购品种各有9个,成交较为活跃的是1天、3天、7天等短期限产品。沪市为国债逆回购;深市为企业债逆回购。

下图为逆回购品种及代码一览:







沪市的门槛稍高:

①起手:1000元为一手,100手起,即至少需准备10万元;

②封顶:10万的整数倍申购,最高不超过1000万。

深市的门槛亲民:

①起手低:1000元一手,一手起!

②无封顶:1000的整倍数递增,没有最高限额。

国债逆回购的操作在股票账户进行,所以必须确保账户里有资金,看你的资金情况,操作上海的逆回购,10万起步,并以10万的倍数增长。操作深圳的逆回购,1000起步,并以1000的这数倍增长。

提示,做国债逆回购理财,你永远要记住只在 “ 卖出 ” 操作。

以操作上海3天逆回购为例:

1、点击“卖出”

2、在输入”证劵代码”处填204003

3、“卖出价格”

这里的卖出价格指的是操作一天逆回购的年化利率了,而非股价。因为利率是波动的,所有这里的也是不断变化的,可根据当天的情况自己定。需要一些操作技巧;

4“卖出数量”这里显示的是你资金账户里金额对应可以操作多少数量,以上海10万起步为例,这里的数量就是100。选好之后,点击卖出。

收益怎么算

借款收益=资金*交易价格(即利率)/360*回购天数

实得收益=借款收益-本金*佣金费率

【举例】价格按照截止11:30算,今天3天国债逆回购,利率4.6%,分级基金网温馨提示:逆回购利率跟股票一样是有上下波动的,但我们要知道,回购时按成交时的利率计息,因此过后涨跌都不会影响收益!

借款利息=100000*4.6%/360*3=38.34

佣金费率=100000*0.003%=3元

实得利息=35.34元

逆回购的手续费





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什么是逆回购?

简单的说就是把你的钱按照市场利率借给别人。借一天就是一天逆回购,借七天就是七天逆回购。

目前,沪深两市逆回购品种各有9个,成交较为活跃的是1天、3天、7天等短期限产品。沪市为国债逆回购;深市为企业债逆回购。

下图为逆回购品种及代码一览:

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沪市的门槛稍高:

①起手:1000元为一手,100手起,即至少需准备10万元;

②封顶:10万的整数倍申购,最高不超过1000万。

深市的门槛亲民:

①起手低:1000元一手,一手起!

②无封顶:1000的整倍数递增,没有最高限额。

国债逆回购的操作在股票账户进行,所以必须确保账户里有资金,看你的资金情况,操作上海的逆回购,10万起步,并以10万的倍数增长。操作深圳的逆回购,1000起步,并以1000的这数倍增长。

提示,做国债逆回购理财,你永远要记住只在 “ 卖出 ” 操作。

以操作上海3天逆回购为例:

1、点击“卖出”

2、在输入”证劵代码”处填204003

3、“卖出价格”

这里的卖出价格指的是操作一天逆回购的年化利率了,而非股价。因为利率是波动的,所有这里的也是不断变化的,可根据当天的情况自己定。需要一些操作技巧;

4“卖出数量”这里显示的是你资金账户里金额对应可以操作多少数量,以上海10万起步为例,这里的数量就是100。选好之后,点击卖出。

收益怎么算

借款收益=资金*交易价格(即利率)/360*回购天数

实得收益=借款收益-本金*佣金费率

【举例】价格按照截止11:30算,今天3天国债逆回购,利率4.6%,分级基金网温馨提示:逆回购利率跟股票一样是有上下波动的,但我们要知道,回购时按成交时的利率计息,因此过后涨跌都不会影响收益!

借款利息=100000*4.6%/360*3=38.34

佣金费率=100000*0.003%=3元

实得利息=35.34元

逆回购的手续费

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美国14岁少年6个月操纵9只个股惊动证交会

交易stockxp 发表了文章 • 0 个评论 • 694 次浏览 • 2015-12-29 18:24 • 来自相关话题

很多人在炒股时都喜欢打听内幕消息。然而,有多少人在打探消息,就有多少人想利用消息骗人牟利。

谈到散布消息操纵股价这事,有个美国小屁孩所干的,即使不能够说是绝后,但绝对是空前的。

这位14岁的普通中学生,在6个月的时间里利用网络传播假消息,总共操纵了9只股票的价格,获利27.3万美元。

这事惊动了美国证交会主席,美国证交会专门立案调查。

事发后,大多数人都好奇这个小孩的看似简单的骗术为何能够屡屡得手。直到有位美国知名的行为金融学专家专门就此写了一篇文章来解释这件事。

下面就来看看这位14岁的“天才少年”是如何整出这么大动静的吧。

操作手法,看似简单

这位14岁的少年名叫乔纳森?列别德,是美国新泽西州的一名普通中学生。从2001年8月起,14岁的他就通过网络暗地操纵股票价格,一直到2002年2月案发。

列别德的操控手法看起来一点也不复杂:

他先是买进低价股票。注意:都是那些不为人所熟知的小股票。

在买进后几个小时,他就会通过电子邮件或网上留言(主要是在雅虎理财留言板)发布大量有关该股票的利好消息,哄抬该股票的价格。

这些邮件和留言分别使用了不同的假名,让人感觉好像有很多投资者认为这个股票值得投资。

在发布的假消息中,列别德主要是预测该股票股价马上就会飙升。

以一家名叫“防火墙探测”(FTEC)的公司为例,我们来看看列别德是怎样通过网络兜售股票的吧:

主题:历来被最严重低估的股票

日期:太平洋标准时间02/03/00 下午3:43

FTEC开始爆发!下周,这将真的发生.....

当前,FTEC的交易价格仅为2.5美元。我预期它将很快达到20美元。请让我解释原因......

极为保守地估计,当年的年收入约为2000万美元。业内普通的公司都以3.45的股价营收比交易。拥有157万已发行股票,FTEC将价值......44美元。FTEC到达44美元的价位是极有可能的,但由于我仍然十分保守......因此我的短期目标价位仅为20美元!

FTEC的办公室相当忙碌......我听说许多的大笔交易将进行。一旦我们得到了一些来自FTEC的新闻,以及公司透露的一些信息......它将飙升至更高的价位!在如此低廉的价位上买入FTEC的股票,我看不到任何风险。FTEC正创造巨额的利润,而且现在正以低于账面价值的价格交易!!!

往往在买进股票之后,他就马上出售该股票,但其出售价格比当时的成交价要高出很多。利用这种名为“限价规则”的股票交易技巧,他就能够自动抛售股票,这就保证了当他在学校上学的时候也能够赚钱。

当其他投资者读了他发布的信息后,纷纷跟进。神奇的是,列别德的假消息总能够让该股票的股价和成交量显著上升。有时候,在假消息发布后,该股票在股价和成交量上会达到历史新高。

惊动美国证交会主席

列别德在14岁时被美国证券交易委员会(SEC)传唤,然后又在15岁那一年再次被传唤。

SEC指控他在网站或者通过电子邮件发布关于股票的广告,“包含没有根据的价格预测以及其他虚假或误导的陈述”,从而使自己能够通过股票的价格飙升而迅速获利。

在控告列别德期间,时任SEC主席的阿瑟?莱维特先生曾用简练的语言描述列别德的骗局,那就是“炒高再抛售”的骗局:真的买入,然后说谎,最后再高位抛售。

这个案件最终以庭外和解结束。列别德向代表被骗投资者的SEC退还非法所得及利息共28.5万美元。

他抓住了投资者心理弱点

一个仅仅15岁少年制造的骗局如何一次次地得逞,而人们却一次次地落入圈套?

有人认为,这是因为“炒高再抛售”已经深深地扎根到投资者“容易找到盈利股票的坚定信念中”。它主要是诱骗那些天真的投资者,其原因是“贪婪和铤而走险的心理”。

研究行为金融学的理查德?彼得森博士认为,这样的解释显然不够,列别德的操纵股价行为能够屡屡得手,是因为他抓住投资者的众多心理弱点。比如:

新颖性

列别德建议买进的股票,在市场中属于新的或不被人注意的领域,这无疑会激起人们的好奇心。

对巨额收益的预期

列别德暗示投资者可以预期实现“巨额的”盈利。

信息超负荷

列别德的兜售伎俩包括大量包含公司的统计数据,例如预计的税收、利润,以及潜在的市场规模等等。

而对于大多数人,这样一份广泛而详尽的统计信息表,将使他们无从批判。

因此列别德通常会抛给投资者一句简单的回答:“现在买入,在20美元时抛售。”

低价购买

列别德吸引了那些寻求低价的投资者,他使用了“低于账面价值”以及“非常廉价”之类的习惯用语。这意味着在那种价位上买入股票不可能亏损。

假装是专家

列别德让人觉得他就是精通每只股票的权威人士。

他确实做了一些研究工作,也确实提出了一些可以验证的金融数据,而这些难以获得的数据也确实增强了他的权威性。这就是投资者对他十分信任的地方。

时间压力

列别德知道如何吸引投资者的时间折扣功能。如果投资者不“十分迅速地”采取行动,那么将会失去机会。

将这些因素综合起来,那些热切的投资者自然乖乖就范,蜂拥买进,将股票价格一步步推高。

不能错失上涨“机遇”的想法最终战胜了对诱惑的抗拒。

于是他们在买进,而列别德却在卖出——上演了一出“有人辞官回故里,有人星夜赶考场”的好戏。
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很多人在炒股时都喜欢打听内幕消息。然而,有多少人在打探消息,就有多少人想利用消息骗人牟利。

谈到散布消息操纵股价这事,有个美国小屁孩所干的,即使不能够说是绝后,但绝对是空前的。

这位14岁的普通中学生,在6个月的时间里利用网络传播假消息,总共操纵了9只股票的价格,获利27.3万美元。

这事惊动了美国证交会主席,美国证交会专门立案调查。

事发后,大多数人都好奇这个小孩的看似简单的骗术为何能够屡屡得手。直到有位美国知名的行为金融学专家专门就此写了一篇文章来解释这件事。

下面就来看看这位14岁的“天才少年”是如何整出这么大动静的吧。

操作手法,看似简单

这位14岁的少年名叫乔纳森?列别德,是美国新泽西州的一名普通中学生。从2001年8月起,14岁的他就通过网络暗地操纵股票价格,一直到2002年2月案发。

列别德的操控手法看起来一点也不复杂:

他先是买进低价股票。注意:都是那些不为人所熟知的小股票。

在买进后几个小时,他就会通过电子邮件或网上留言(主要是在雅虎理财留言板)发布大量有关该股票的利好消息,哄抬该股票的价格。

这些邮件和留言分别使用了不同的假名,让人感觉好像有很多投资者认为这个股票值得投资。

在发布的假消息中,列别德主要是预测该股票股价马上就会飙升。

以一家名叫“防火墙探测”(FTEC)的公司为例,我们来看看列别德是怎样通过网络兜售股票的吧:

主题:历来被最严重低估的股票

日期:太平洋标准时间02/03/00 下午3:43

FTEC开始爆发!下周,这将真的发生.....

当前,FTEC的交易价格仅为2.5美元。我预期它将很快达到20美元。请让我解释原因......

极为保守地估计,当年的年收入约为2000万美元。业内普通的公司都以3.45的股价营收比交易。拥有157万已发行股票,FTEC将价值......44美元。FTEC到达44美元的价位是极有可能的,但由于我仍然十分保守......因此我的短期目标价位仅为20美元!

FTEC的办公室相当忙碌......我听说许多的大笔交易将进行。一旦我们得到了一些来自FTEC的新闻,以及公司透露的一些信息......它将飙升至更高的价位!在如此低廉的价位上买入FTEC的股票,我看不到任何风险。FTEC正创造巨额的利润,而且现在正以低于账面价值的价格交易!!!

往往在买进股票之后,他就马上出售该股票,但其出售价格比当时的成交价要高出很多。利用这种名为“限价规则”的股票交易技巧,他就能够自动抛售股票,这就保证了当他在学校上学的时候也能够赚钱。

当其他投资者读了他发布的信息后,纷纷跟进。神奇的是,列别德的假消息总能够让该股票的股价和成交量显著上升。有时候,在假消息发布后,该股票在股价和成交量上会达到历史新高。

惊动美国证交会主席

列别德在14岁时被美国证券交易委员会(SEC)传唤,然后又在15岁那一年再次被传唤。

SEC指控他在网站或者通过电子邮件发布关于股票的广告,“包含没有根据的价格预测以及其他虚假或误导的陈述”,从而使自己能够通过股票的价格飙升而迅速获利。

在控告列别德期间,时任SEC主席的阿瑟?莱维特先生曾用简练的语言描述列别德的骗局,那就是“炒高再抛售”的骗局:真的买入,然后说谎,最后再高位抛售。

这个案件最终以庭外和解结束。列别德向代表被骗投资者的SEC退还非法所得及利息共28.5万美元。

他抓住了投资者心理弱点

一个仅仅15岁少年制造的骗局如何一次次地得逞,而人们却一次次地落入圈套?

有人认为,这是因为“炒高再抛售”已经深深地扎根到投资者“容易找到盈利股票的坚定信念中”。它主要是诱骗那些天真的投资者,其原因是“贪婪和铤而走险的心理”。

研究行为金融学的理查德?彼得森博士认为,这样的解释显然不够,列别德的操纵股价行为能够屡屡得手,是因为他抓住投资者的众多心理弱点。比如:

新颖性

列别德建议买进的股票,在市场中属于新的或不被人注意的领域,这无疑会激起人们的好奇心。

对巨额收益的预期

列别德暗示投资者可以预期实现“巨额的”盈利。

信息超负荷

列别德的兜售伎俩包括大量包含公司的统计数据,例如预计的税收、利润,以及潜在的市场规模等等。

而对于大多数人,这样一份广泛而详尽的统计信息表,将使他们无从批判。

因此列别德通常会抛给投资者一句简单的回答:“现在买入,在20美元时抛售。”

低价购买

列别德吸引了那些寻求低价的投资者,他使用了“低于账面价值”以及“非常廉价”之类的习惯用语。这意味着在那种价位上买入股票不可能亏损。

假装是专家

列别德让人觉得他就是精通每只股票的权威人士。

他确实做了一些研究工作,也确实提出了一些可以验证的金融数据,而这些难以获得的数据也确实增强了他的权威性。这就是投资者对他十分信任的地方。

时间压力

列别德知道如何吸引投资者的时间折扣功能。如果投资者不“十分迅速地”采取行动,那么将会失去机会。

将这些因素综合起来,那些热切的投资者自然乖乖就范,蜂拥买进,将股票价格一步步推高。

不能错失上涨“机遇”的想法最终战胜了对诱惑的抗拒。

于是他们在买进,而列别德却在卖出——上演了一出“有人辞官回故里,有人星夜赶考场”的好戏。
 

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交易hunter 发起 • 1 关注 • 0 个回复 • 2015-12-12 20:59 • 来自相关话题