国金基金量化投资总监林建武 金融界网站讯 金麟2017第四届量化投资与对冲基金年会3月25日在中国人民大学举办。国金基金量化投资总监林建武作了 根据车牌的不同特征，可以采用不同的定位方法。目前车牌定位的方法很多，最常见的定位技术主要有基于边缘检测的方法、基于彩色分割的方法、基于小波变换的方法、基于遗传算法的方法、基于数学形态学的车牌定位和基于灰度图像纹理特征分析的方法等，在此对几种 零点财经网-量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。 微波社区是交流微波技术、射频技术、电磁仿真、无线通信、数值计算、天线、雷达等电磁波技术的社区，目前是国内微波 高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”（server farms）安置到了离交易所的计算机很近 本期，公众号将对算法交易做一介绍，在后面的几期推文中，我们将展开对算法交易的技术应用、算法结构等进行讲解！ 算法交易系统可以用一个简单的框架图来理解，如上图所示，算法交易由四部分组成，包括数据程… 简而言之，算法交易以编写好的算法为基础来执行，而高频交易主要指特定类型的超快速自动化交易。 智能算法交易系统 算法交易系统可以用一个简单的框架图来理解，如上图所示，算法交易由四部分组成，包括数据程序、策略程序、交易执行程序和监督程序

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摘要： 高频交易算法是利用计算机实现短期的量化投资策略,通常用于股票,期货和一些电子交易,需要设计一个适应性很强的交易算法.由算法的技术指标要求,本文以移动平均数、 相对强弱指标等一系列函数为基础,并基于Matlab语言环境下选用相应函数,设计金融模型,再由所提供的数据通过最优化模型

本文关键词：基于变量选择和遗传网络规划的期货高频交易策略研究 更多相关文章： 遗传网络规划 变量选择 q强化学习 智能计算 高频交易 【摘要】：高频交易在当前国际金融市场上炙手可热,股指期货的推出、融资融券和转融通业务的开通,使得我国高频交易市场初现端倪。 基于变量选择和遗传网络规划的期货高频交易策略研究 A Study on High-Frequency Futures Trading Strategy Based on Variable Selection and Genetic Network Programming. 收 藏 导出. 分享 1 高频交易策略组合配置. 高频交易是一种交易方法，它利用计算机系统处理数据和进行量化分析，高速做出交易决策，并不进行. 8] 经过与高频交易业界的深入交流，我们总结其主要特点如下：隔夜持仓[．①复杂的交易技术；②针对高频数

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遗传算法（ga）是模仿自然进化过程的问题解决方法（或启发式方法）。与人工神经网络（ann）不同，人工神经网络设计为像大脑中的神经元一样运作，这些算法利用自然选择的概念来确定问题的最佳解决方案。因此，ga通常用作优化器，用于调整参数以最小化或最大化某些反馈测量，然后可以单独 国盛证券--量化专题报告:多因子系列之八,日间量价模型研究【投资策略】,股吧,金融界爱股,【研究报告内容摘要】 日间量价模型是独立于低频多因子模型的策略体系。日间量价模型基于t+1的换仓频率,通过量价因子形成对短期收益率的预测,是一种高换手、高频率、低容量的策略。

（并与遗传算法进行了实证效果比较．基于J形法作为模型的优化方法，2）ava对模型和优化算法进行建模，（）成高频交易策略组合配置实施方案，实证研究表明，该方案的实施对提高策略配置的效率具有显著效果．3（这为高频交易策略组合配置领域提供了一个

高频量化交易 ( htf高频交易 )是具有短持仓特征的量化交易，仓位分配都由计算机的量化模型决定。一个成功的高频量化交易策略，大部分由其短时间内处理大量数据的能力来驱动，而这是以往的人工交易所不具备的。交易的算法通常被所有者严格保密，但其中许多实 算法套利：算法交易是研究如何利用各种下单方法，尽可能降低冲击成本的交易策略。分为主动式交易和被动式交易两类。本章主要研究被动交易算法（vwap）。 另类套利:讨论了封闭式基金套利、etf套利、lof套利和高频交易4中策略。这四种并不是投资的主流方式 在对传统技术指标因子和基本面因子进行交易信号的整合上，也可以发挥很好的作用。通过遗传算法可以获得在训练集上较好表现的量化技术模型，虽然遗传算法得到的是类似黑箱的量化技术模型，但模型背后隐含着关于时间序列的深刻的数学含义。 pdf格式-7页-文件0.94M-第3卷第5期201年10月上海管理科学ShanghaiManagementScienceV01．3NO．5Oct．201文章编号：1059679(201)0501906基于遗传算法的量化投资策略的优化与决策赵建霍佳震(同济大学经济与管理学院，上海 算法交易在外汇交易市场的应用是一个非常领先的技术，也是非常有趣的交易玩法。算法交易对于个人交易者而言要求虽然非常高，在外汇交易市场应用算法交易之前，必须对外汇交易有非常深刻的认识，很多投资者在进入外汇市场很多年还没有弄明白金融市场的本质、盈利的关键，这才是让很多 量化交易通常也被称之为算法交易，指的是 严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的证券交易 。 如果把量化交易系统当做一个黑箱子，那么它的输入通常是证券历史行情数据和基本面数据，有些量化交易系统可以把新闻事件转化为输入。 等待风险. 在进行被动型算法交易过程中，等待交易的时间风险是另一个重要影响因素。 决定时间风险的因子包括：价格的波动率即价格的不确定性、流动性风险即成交量的不确定性、市场冲击成本估计的误差等，此外，它还与尚未完成交易的股票数正相关。. 价格的不确定性即价格的波动率。

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