商品期货svm

㈠ 深圳黑格尔资产管理有限公司怎么样

简介：深圳黑格尔资产管理有限公司隶属于黑格尔资本集团有限公司是一家由国内量化投资团队和研究机构联合创办的高科技资产管理公司。公司运用前沿的金融理论和科学理论进行研究，依托先进计算机金融技术，实现科学投资决策，为机构客户及个人客户提供资产管理服务。公司目前已推出了管理型和结构化两大类对冲基金产品，根据不同的投资人需求和风险承受能力，并结合市场波动率进行产品多个维度的细化。公司的高素质研控团队以及科学投资理念已获得越来越多的专业投资机构的认可，并受到国内大型金融机构的邀请，研发国内金融衍生品市场的高质量的量化对冲产品。公司产品主要涉及阿尔法策略为：多因子选股模型及股指期货对冲1.策略产品.团队研发人员利用人工神经网络（RBF）、贝叶斯（Bayesian）、支持向量机（SVM）、遗传算法（GA）以及随机森林（RF）等前沿算法进行大数据挖掘。对股票价格影响的上千因子进行量化分析通过大量案例数据的训练，模型自动做出正确决策的规律，从而在未来的投资过程中做出正确的选择，确立可行模型后研发人员继续维护优化，保证策略的长期有效性。2.次高频策略产品。投资于金融衍生品期货及商品期货，做到全品种多周期覆盖，通过对不同品种的波动率分析进行趋势追踪、多周期震荡混合策略，通过多空对冲，以达到分散风险的目的。
法定代表人：李金岺
成立时间：2015-03-02
注册资本：10000万人民币
工商注册号：440301112291586
企业类型：有限责任公司（自然人投资或控股的法人独资）
公司地址：深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）

㈡ 手机SVM78是什么意思

说的不具体，无法回答

㈢ 请问有谁会汽车svm-2系统如何操作，请详细谢谢

公交车太麻烦，但是打的很方便，大约8元钱左右！在一个，一中分校叫做一佳。我们对那里的简称！是一佳吗， 但那我也要告诉你打工交车的方案！方法如下！

第1种方案(约22站)
在 火车站 坐 14路 到 华瑞 换乘 5路 到 三角花园/冷藏厂 换乘 13路 到 大屯
第2种方案(约28站)
在 火车站 坐 14路 到 种子公司 换乘 12路/19路/3路 到 三角花园/汽车站 换乘 13路 到 大屯
第3种方案(约28站)
在 火车站 坐 14路 到 建材市场 换乘 19路/3路 到 三角花园/汽车站 换乘 13路 到 大屯
第4种方案(约28站)
在 火车站 坐 14路 到 小商品城 换乘 12路/19路/3路/4路 到 三角花园/汽车站 换乘 13路 到 大屯

到大屯过了桥就是一佳

㈣ 量化投资—策略与技术的作品目录

《量化投资—策略与技术》
策略篇
第 1章 量化投资概念
1.1 什么是量化投资 2
1.1.1 量化投资定义 2
1.1.2 量化投资理解误区 3
1.2 量化投资与传统投资比较 6
1.2.1 传统投资策略的缺点 6
1.2.2 量化投资策略的优势 7
1.2.3 量化投资与传统投资策略的比较 8
1.3 量化投资历史 10
1.3.1 量化投资理论发展 10
1.3.2 海外量化基金的发展 12
1.3.3 量化投资在中国 15
1.4 量化投资主要内容 16
1.5 量化投资主要方法 21
.第 2章 量化选股 25
2.1 多因子 26
2.1.1 基本概念 27
2.1.2 策略模型 27
2.1.3 实证案例：多因子选股模型 30
2.2 风格轮动 35
2.2.1 基本概念 35
2.2.2 盈利预期生命周期模型 38
2.2.3 策略模型 40
2.2.4 实证案例：中信标普风格 41
2.2.5 实证案例：大小盘风格 44
2.3 行业轮动 47
2.3.1 基本概念 47
2.3.2 m2行业轮动策略 50
2.3.3 市场情绪轮动策略 52
2.4 资金流 56
2.4.1 基本概念 56
2.4.2 策略模型 59
2.4.3 实证案例：资金流选股策略 60
2.5 动量反转 63
2.5.1 基本概念 63
2.5.2 策略模型 67
2.5.3 实证案例：动量选股策略和反转选股策略 70
2.6 一致预期 73
2.6.1 基本概念 74
2.6.2 策略模型 76
2.6.3 实证案例：一致预期模型案例 78
2.7 趋势追踪 84
2.7.1 基本概念 84
2.7.2 策略模型 86
2.7.3 实证案例：趋势追踪选股模型 92
2.8 筹码选股 94
2.8.1 基本概念 95
2.8.2 策略模型 97
2.8.3 实证案例：筹码选股模型 99
2.9 业绩评价 104
2.9.1 收益率指标 104
2.9.2 风险度指标 105
第 3章 量化择时 111
3.1 趋势追踪 112
3.1.1 基本概念 112
3.1.2 传统趋势指标 113
3.1.3 自适应均线 121
3.2 市场情绪 125
3.2.1 基本概念 126
3.2.2 情绪指数 128
3.2.3 实证案例：情绪指标择时策略 129
3.3 有效资金 133
3.3.1 基本概念 133
3.3.2 策略模型 134
3.3.3 实证案例：有效资金择时模型 137
3.4 牛熊线 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 实证案例：牛熊线择时模型 144
3.5 husrt指数 146
3.5.1 基本概念 146
3.5.2 策略模型 148
3.5.3 实证案例 149
3.6 支持向量机 152
3.6.1 基本概念 152
3.6.2 策略模型 153
3.6.3 实证案例：svm择时模型 155
3.7 swarch模型 160
3.7.1 基本概念 160
3.7.2 策略模型 161
3.7.3 实证案例：swarch模型 164
3.8 异常指标 168
3.8.1 市场噪声 168
3.8.2 行业集中度 170
3.8.3 兴登堡凶兆 172
第 4章 股指期货套利 180
4.1 基本概念 181
4.1.1 套利介绍 181
4.1.2 套利策略 183
4.2 期现套利 185
4.2.1 定价模型 185
4.2.2 现货指数复制 186
4.2.3 正向套利案例 190
4.2.4 结算日套利 192
4.3 跨期套利 195
4.3.1 跨期套利原理 195
4.3.2 无套利区间 196
4.3.3 跨期套利触发和终止 197
4.3.4 实证案例：跨期套利策略 199
4.3.5 主要套利机会 200
4.4 冲击成本 203
4.4.1 主要指标 204
4.4.2 实证案例：冲击成本 205
4.5 保证金管理 208
4.5.1 var方法 208
4.5.2 var计算方法 209
4.5.3 实证案例 211
第 5章 商品期货套利 214
5.1 基本概念 215
5.1.1 套利的条件 216
5.1.2 套利基本模式 217
5.1.3 套利准备工作 219
5.1.4 常见套利组合 221
5.2 期现套利 225
5.2.1 基本原理 225
5.2.2 操作流程 226
5.2.3 增值税风险 230
5.3 跨期套利 231
5.3.1 套利策略 231
5.3.2 实证案例：pvc跨期套利策略 233
5.4 跨市场套利 234
5.4.1 套利策略 234
5.4.2 实证案例：伦铜—沪铜跨市场套利 235
5.5 跨品种套利 236
5.5.1 套利策略 237
5.5.2 实证案例 238
5.6 非常状态处理 240
第 6章 统计套利 242
6.1 基本概念 243
6.1.1 统计套利定义 243
6.1.2 配对交易 244
6.2 配对交易 247
6.2.1 协整策略 247
6.2.2 主成分策略 254
6.2.3 绩效评估 256
6.2.4 实证案例：配对交易 258
6.3 股指套利 261
6.3.1 行业指数套利 261
6.3.2 国家指数套利 263
6.3.3 洲域指数套利 264
6.3.4 全球指数套利 266
6.4 融券套利 267
6.4.1 股票—融券套利 267
6.4.2 可转债—融券套利 268
6.4.3 股指期货—融券套利 269
6.4.4 封闭式基金—融券套利 271
6.5 外汇套利 272
6.5.1 利差套利 273
6.5.2 货币对套利 275
第 7章 期权套利 277
7.1 基本概念 278
7.1.1 期权介绍 278
7.1.2 期权交易 279
7.1.3 牛熊证 280
7.2 股票/期权套利 283
7.2.1 股票—股票期权套利 283
7.2.2 股票—指数期权套利 284
7.3 转换套利 285
7.3.1 转换套利 285
7.3.2 反向转换套利 287
7.4 跨式套利 288
7.4.1 买入跨式套利 289
7.4.2 卖出跨式套利 291
7.5 宽跨式套利 293
7.5.1 买入宽跨式套利 293
7.5.2 卖出宽跨式套利 294
7.6 蝶式套利 296
7.6.1 买入蝶式套利 296
7.6.2 卖出蝶式套利 298
7.7 飞鹰式套利 299
7.7.1 买入飞鹰式套利 300
7.7.2 卖出飞鹰式套利 301
第 8章 算法交易 304
8.1 基本概念 305
8.1.1 算法交易定义 305
8.1.2 算法交易分类 306
8.1.3 算法交易设计 308
8.2 被动交易算法 309
8.2.1 冲击成本 310
8.2.2 等待风险 312
8.2.3 常用被动型交易策略 314
8.3 vwap算法 316
8.3.1 标准vwap算法 316
8.3.2 改进型vwap算法 319
第 9章 其他策略 323
9.1 事件套利 324
9.1.1 并购套利策略 324
9.1.2 定向增发套利 325
9.1.3 套利重仓停牌股票的投资组合 326
9.1.4 封闭式投资组合套利 327
9.2 etf套利 328
9.2.1 基本概念 328
9.2.2 无风险套利 330
9.2.3 其他套利 334
9.3 lof套利 335
9.3.1 基本概念 335
9.3.2 模型策略 336
9.3.3 实证案例：lof 套利 337
9.4 高频交易 341
9.4.1 流动性回扣交易 341
9.4.2 猎物算法交易 342
9.4.3 自动做市商策略 343
9.4.4 程序化交易 343
理论篇
第 10章 人工智能 346
10.1 主要内容 347
10.1.1 机器学习 347
10.1.2 自动推理 350
10.1.3 专家系统 353
10.1.4 模式识别 356
10.1.5 人工神经网络 358
10.1.6 遗传算法 362
10.2 人工智能在量化投资中的应用 366
10.2.1 模式识别短线择时 366
10.2.2 rbf神经网络股价预测 370
10.2.3 基于遗传算法的新股预测 375
第 11章 数据挖掘 381
11.1 基本概念 382
11.1.1 主要模型 382
11.1.2 典型方法 384
11.2 主要内容 385
11.2.1 分类与预测 385
11.2.2 关联规则 391
11.2.3 聚类分析 397
11.3 数据挖掘在量化投资中的应用 400
11.3.1 基于som 网络的股票聚类分析方法 400
11.3.2 基于关联规则的板块轮动 403
第 12章 小波分析 407
12.1 基本概念 408
12.2 小波变换主要内容 409
12.2.1 连续小波变换 409
12.2.2 连续小波变换的离散化 410
12.2.3 多分辨分析与mallat算法 411
12.3小波分析在量化投资中的应用 414
12.3.1 k线小波去噪 414
12.3.2 金融时序数据预测 420
第 13章 支持向量机 429
13.1 基本概念 430
13.1.1 线性svm 430
13.1.2 非线性svm 433
13.1.3 svm分类器参数选择 435
13.1.4 svm分类器从二类到多类的推广 436
13.2 模糊支持向量机 437
13.2.1 增加模糊后处理的svm 437
13.2.2 引入模糊因子的svm训练算法 439
13.3 svm在量化投资中的应用 440
13.3.1 复杂金融时序数据预测 440
13.3.2 趋势拐点预测 445
第 14章 分形理论 452
14.1 基本概念 453
14.1.1 分形定义 453
14.1.2 几种典型的分形 454
14.1.3 分形理论的应用 456
14.2 主要内容 457
14.2.1 分形维数 457
14.2.2 l系统 458
14.2.3 ifs系统 460
14.3 分形理论在量化投资中的应用 461
14.3.1 大趋势预测 461
14.3.2 汇率预测 466
第 15章 随机过程 473
15.1 基本概念 473
15.2 主要内容 476
15.2.1 随机过程的分布函数 476
15.2.2 随机过程的数字特征 476
15.2.3 几种常见的随机过程 477
15.2.4 平稳随机过程 479
15.3 灰色马尔可夫链股市预测 480
第 16章 it技术 486
16.1 数据仓库技术 486
16.1.1 从数据库到数据仓库 487
16.1.2 数据仓库中的数据组织 489
16.1.3 数据仓库的关键技术 491
16.2 编程语言 493
16.2.1 GPU算法交易 493
16.2.2 MATLAB 语言 497
16.2.3 c#语言 504
第 17章 主要数据与工具 509
17.1 名策多因子分析系统 509
17.2 MultiCharts：程序化交易平台 511
17.3 交易开拓者：期货自动交易平台 514
17.4 大连交易所套利指令 518
17.5 mt5：外汇自动交易平台 522
第 18章 量化对冲交易系统：D-alpha 528
18.1 系统构架 528
18.2 策略分析流程 530
18.3 核心算法 532
18.4 验证结果 534
表目录
表1 1 不同投资策略对比 7
表2 1 多因子选股模型候选因子 30
表2 2 多因子模型候选因子初步检验 31
表2 3 多因子模型中通过检验的有效因子 32
表2 4 多因子模型中剔除冗余后的因子 33
表2 5 多因子模型组合分段收益率 33
表2 6 晨星市场风格判别法 36
表2 7 夏普收益率基础投资风格鉴别 37
表2 8 中信标普风格指数 41
表2 9 风格动量策略组合月均收益率 43
表2 10 大小盘风格轮动策略月收益率均值 46
表2 11 中国货币周期分段（2000—2009年） 49
表2 12 沪深300行业指数统计 50
表2 13 不同货币阶段不同行业的收益率 51
表2 14 招商资金流模型（cmsmf）计算方法 58
表2 15 招商资金流模型（cmsmf）选股指标定义 59
表2 16 资金流模型策略——沪深300 61
表2 17 资金流模型策略——全市场 62
表2 18 动量组合相对基准的平均年化超额收益（部分） 68
表2 19 反转组合相对基准的平均年化超额收益(部分) 69
表2 20 动量策略风险收益分析 71
表2 21 反转策略风险收益分析 73
表2 22 趋势追踪技术收益率 93
表2 23 筹码选股模型中单个指标的收益率情况对比 99
表3 1 ma指标择时测试最好的20 组参数及其表现 117
表3 2 4个趋势型指标最优参数下的独立择时交易表现比较 120
表3 3 有交易成本情况下不同信号个数下的综合择时策略 120
表3 4 自适应均线择时策略收益率分析 124
表3 5 市场情绪类别 126
表3 6 沪深300指数在不同情绪区域的当月收益率比较 128
表3 7 沪深300指数在不同情绪变化区域的当月收益率比较 129
表3 8 沪深300指数在不同情绪区域的次月收益率比较 130
表3 9 沪深300指数在不同情绪变化区域的次月收益率比较 130
表3 10 情绪指数择时收益率统计 132
表3 11 svm择时模型的指标 156
表3 12 svm对沪深300指数预测结果指标汇总 156
表3 13 svm择时模型在整体市场的表现 156
表3 14 svm择时模型在单边上涨市的表现 157
表3 15 svm择时模型在单边下跌市的表现 158
表3 16 svm择时模型在震荡市的表现 159
表3 17 噪声交易在熊市择时的收益率 170
表4 1 各种方法在不同股票数量下的跟踪误差（年化） 190
表4-2 股指期货多头跨期套利过程分析 199
表4 3 不同开仓比例下的不同保证金水平能够覆盖的市场波动及其概率 211
表4 4 不同仓单持有期下的保证金覆盖比例 212
表6 1 融券标的股票中在样本期内最相关的50 对组合（部分） 248
表6 2 残差的平稳性、自相关等检验 249
表6 3 在不同的阈值下建仓、平仓所能获得的平均收益 251
表6 4 采用不同的模型在样本内获取的收益率及最优阈值 252
表6 5 采用不同的模型、不同的外推方法在样本外获取的收益率（%） 253
表6 6 主成分配对交易在样本内取得的收益率及最优阈值 255
表6 7 主成分配对交易在样本外的效果 255
表6-8 各种模型下统计套利的结果 256
表6 9 延后开仓+提前平仓策略实证结果 260
表6 10 各行业的配对交易结果 261
表7 1 多头股票-期权套利综合分析表 283
表7 2 多头股票—股票期权套利案例损益分析表 284
表7 3 多头股票-指数期权套利案例损益分析表 285
表7 4 转换套利分析过程 286
表7 5 买入跨式套利综合分析表 289
表7 6 买入跨式套利交易细节 289
表7 7 卖出跨式套利综合分析表 291
表7 8 卖出跨式套利交易细节 292
表7 9 买入宽跨式套利综合分析表 293
表7 10 卖出宽跨式套利综合分析表 294
表7 11 买入蝶式套利综合分析表 296
表7 12 卖出蝶式套利综合分析表 298
表7 13 买入飞鹰套利分析表 300
表7 14 卖出飞鹰式套利综合分析表 301
表9 1 主要并购方式 324
表9 2 并购套利流程 325
表9 3 鹏华300 lof两次正向套利的情况 339
表9 4 鹏华300 lof两次反向套利的情况 340
表10 1 自动推理中连词系统 352
表10 2 模式识别短线择时样本数据分类 369
表10 3 rbf神经网络股价预测结果 375
表10 4 遗传算法新股预测参数设置 379
表10 5 遗传算法新股预测结果 380
表11 1 决策树数据表 389
表11 2 关联规则案例数据表 392
表11 3 som股票聚类分析结果 403
表11 4 21种股票板块指数布尔关系表数据片断 404
表12 1 深发展a日收盘价小波分析方法预测值与实际值比较 427
表12 2 不同分解层数的误差均方根值 428
表13 1 svm沪深300指数预测误差情况 445
表13 2 svm指数预测和神经网络预测的比较 445
表13 3 技术反转点定义与图型 448
表13 4 svm趋势拐点预测结果 450
表14 1 持续大涨前后分形各主要参数值 463
表14 2 持续大跌前后分形个主要参数值 465
表14 3 外汇r/ s 分析的各项指标 469
表14 4 v(r/s)曲线回归检验 470
表15 1 灰色马尔可夫链预测深证成指样本内（2005/1—2006/8） 484
表15 2 灰色马尔可夫链预测深证成指样本外（2006/9—2006/12） 484
表16-1 vba的12种数据类型 499
表18-1 d-alpha系统在全球市场收益率分析 534

㈤ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(5)商品期货svm扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

㈥ 金融学研究生，如何零基础学量化

简介篇
数量金融，或者叫金融工程，目前在国内主要有三大发展方向：交易策略研究、衍生品定价、风险管理。

交易策略研究，包括选股，择时，套利。选股以α与β策略为主，择时方面，目前国内流行机器学习的手段进行择时建模，诸如SVM、神经网络等，目前该工作多见于券商与期货公司的研究部（金融工程组）、自营部（量化交易）、资产管理部等。有关交易策略研究，可以多看看券商的金工专题研报，某些大券商的金工专题研报还是很有含金量的，具体可以参考新财富金工组的排名。

衍生品定价，指的是场外（内）期权的定价以及套利，多见于券商的柜台市场部（OTC产品）、资产管理部，某些一线券商的机构销售部也配有交易组，负责场外期权的定价。衍生品定价大多数被海归名校生占领。没办法，国外的期权理论较为成熟，这是不可避免的。而且个人认为，如果希望做衍生品定价的话，最好刷一个phd的学位……

风险管理，多数是围绕对冲做文章，通常需要较好的资产组合管理知识以及衍生品对冲的知识，delta hedge, gamma hedge等自然必不可少。多见于券商的风控部门。

㈦ 量化投资—策略与技术的本书特色

第一，实战性。书中的案例绝大多数来自于实际的市场数据，只有很少一部分是纯理论的分析。尤其是策略篇中的内容大部分来自于专业投资机构的研究报告，具有极强的实战价值。
第二，基于中国市场。与量化投资最接近的书籍当属“金融工程”，但金融工程中绝大多数的案例都来自于国外市场，很多策略在国内市场还不具备投资条件。本书中的案例基本上都是对国内市场（股票、期货等）中的实际交易数据的分析，特别适合国内的投资者。
第三，理论性。量化投资离不开最新的数学和计算机理论的支持，本书用了将近一半的篇幅来阐述与量化投资有关的基础理论，并用了很多案例来说明这些理论的应用方法。避免了一般投资策略书籍重技术而忽视理论的缺点，从而使量化投资更加科学化。
本书主要内容
本书的内容分为：策略篇和理论篇。策略篇中阐述了各种量化投资的策略与方法，理论篇则详细介绍了支持量化投资的各种数学工具。
策略篇一共介绍了8个方面的投资策略，分别是量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易及其他策略。
投资策略 概述
量化选股 量化投资最重要的策略，主要是研究如何利用各种方法选出最佳的股票组合，使得该股票组合的收益率尽可能高的同时，保持尽可能的稳定性。量化选股一章阐述了8种不同角度的策略，分别为多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型
量化择时 量化投资中最难的，也是收益率最高的一种策略，主要研究大盘及个股走势，并进行相应的高抛低吸操作。如果能够正确判断大盘，则收益率会比单纯的买入-持有策略收益要高很多。这一章主要阐述了8种择时模型，分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时