金融小布丁kaka的个人资料 - RAT

金融小布丁kaka 金融小布丁kaka

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BigQuant招聘长期有效吗？之前看到了这个实习生计划，不知道现在还在招人吗？请贴吧里的好心人帮忙回答！ 1. 量化平台运营（实习生 - 成都）岗位职责平台运营推广：新媒体运营线下活动策划和支持可参与量化策略研究任职要求办事认真踏实，为人正直诚恳积极主动，有上进心具备较好的语言写作能力每周至少四天以上全职工作 2. 开发工程师（实习生） (前端 / 后端服务 / 机器学习 / 算法) 岗位职责参与人工智能量化平台前后端开发机器学习平台和算法开发任职要求态度好学习能力好和学习意愿强有较好的数学和算法基础较熟练的使用至少一种编程语言（我们主要用到的编程语言 python / javascript / ruby 等）每周至少四天以上全职工作 3. 服务端开发工程师（实习生 - 北京）岗位职责参与后端服务器开发，包括数据抓取、整理，以及开发后端逻辑支持业务需求参与机器学习平台的开发维护，包括分布式计算、存储的研发工作任职要求就读计算机相关专业本科以上良好的团队合作精神，沟通能力强有较好的数学和算法基础熟悉python语言，并掌握Mysql, Redis, MongoDB, Docker等服务器组件了解hadoop，mapred，hbase等相关概念知识熟悉git 代码管理工具每周至少四天以上全职工作 4. 算法工程师（实习生 - 北京）岗位职责参与机器学习及数据挖掘技术在股票、期货等金融领域的分析及应用针对模型算法的效果进行评估及后续优化任职要求就读计算机、物理、数学等专业本科以上掌握机器学习或数据挖掘方面的相关知识或经验掌握使用其中一个主要的编程语言：Java、python、R、Matlab 有模型开发经验优先，有编码调试原型设计经验优先每周至少四天以上全职工作联系方式请将简历发送到邮箱（[email protected]）或者关注微信公众号（BigQuant）咨询。

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传统小市值策略 VS AI市值策略在BigQuant平台上可以快速开发股票传统策略和股票AI策略，今天我们就拿市值因子来练手，看看两个策略在2015-01-01到2016-12-31这两年时间各自的收益风险情形。市值因子是国内股票市场能够带来超额收益的alpha因子，已经被验证为长期有效的因子，也是广大私募基金常用的因子之一，传统的选股策略的股票组合大多在市值因子上有很大的风险暴露。希望了解多因子选股策略的小伙伴可以参考这篇报告：东方证券《因子选股系列研究之十》：Alpha因子库精简与优化-16081216。本文所介绍的传统小市值策略思想和操作都比较简单，就是选择市值最小的股票构建组合，可以参考社区文章：《手把手教你写策略之三：浅谈小市值选股策略》。 AI市值策略是通过策略生成器构建策略，采用StockRanker排序模型基于市值因子做预测选股，即AI市值策略只有一个特征：市值。创建策略的具体步骤可以参考：第一个人工智能量化投资策略25 我们先看传统小市值策略的回测结果图：再看看AI市值策略回测结果图：我们关注几个常用的指标来比较两个策略：关于回测结果各指标的详细计算可以参考这篇文章：策略回测结果指标详解。从总收益来看，AI市值策略收益达到了289.46%，也就是说，如果15年年初你开始按照这个策略交易，期初本金1000元的话，到2017年年初的时候，就增加到了3894.6元，收益达到了289.46%，是不是比自己主观交易强多啦。虽然收益这么高，但是最大回撤也不低啊，最大回撤为35.22%，这个指标可以这样理解，就是严格按照策略系统交易，资金跌得最恨的时候距离资金最高点相差35.22%，如果没有良好的心态和强大的心脏估计是无法继续坚持策略的，比如资金从2000元的高点跌倒了1300元，一般的人可是坐不住的啊。不过，正是做到了坚持，所以坚持到2017年初，最后取到了289.46%的总收益。AI市值策略的最大回撤比传统小市值策略略高。在收益率的波动性方面，两个策略差不多。专业的量化人员关注地比较多的指标是夏普比率，该指标表示每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬，可以同时对策略的收益与风险进行综合考虑，AI市值策略的夏普比率比传统小市值策略高，达到了5.77。可以看出，虽然传统小市值策略也是一个不错的策略，因为15年初1000元的本金投资在2017年初可以增值到3120元。但是与AI市值策略相比，AI市值策略由于收益更高，而且传统小市值策略用的人比较多，现在大部分的私募公募都暴露在市值因子上，因此策略同质性比较强。再加上，我们还可以在开发AI策略的时候利用自己的专业知识和行业经验构造特征（参考：量化投资中的特征工程），因此AI策略整体上比传统策略更优。 BigQuant平台给予用户充分的自由度开发策略，你可以在策略的各个细节之处将你的独特想法融入进去。现在将本文所提到的传统市值策略和AI市值策略的源代码分享出来，喜欢研究的小伙伴可以和我讨论。

海龟策略（附python源码）几乎所有的宽客(Quant)都听说过海龟交易策略，该策略以海龟交易法则为核心。海龟交易法则，起源于八十年代的美国，是一套简单有效的交易法则。这个法则以及使用这个法则的人的故事被写成了一本书——《海龟交易法则》。这是一本入门量化投资的经典书籍，每谈及此，当时我看这本书的欣喜和激动又映入了脑海。海龟交易的具体规则是：当今天的收盘价，大于过去20个交易日中的最高价时，以收盘价买入；买入后，当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时，以收盘价卖出。这篇文章我们只介绍如何快速编写海龟交易策略（代码如下），暂不涉及头寸管理和风险控制。原文链接见：BiaQuant社区帖子《手把手教你写策略之二：海龟交易策略》

传统市值策略ＶＳ　ＡＩ市值策略在BigQuant平台上可以快速开发股票传统策略和股票AI策略，今天我们就拿市值因子来练手，看看两个策略在2015-01-01到2016-12-31这两年时间各自的收益风险情形。市值因子是国内股票市场能够带来超额收益的alpha因子，已经被验证为长期有效的因子，也是广大私募基金常用的因子之一，传统的选股策略的股票组合大多在市值因子上有很大的风险暴露。希望了解多因子选股策略的小伙伴可以参考这篇报告：东方证券《因子选股系列研究之十》：Alpha因子库精简与优化-16081216。本文所介绍的传统小市值策略思想和操作都比较简单，就是选择市值最小的股票构建组合，可以参考社区文章：《手把手教你写策略之三：浅谈小市值选股策略》。 AI市值策略是通过策略生成器构建策略，采用StockRanker排序模型基于市值因子做预测选股，即AI市值策略只有一个特征：市值。创建策略的具体步骤可以参考：第一个人工智能量化投资策略25 我们先看传统小市值策略的回测结果图：再看看AI市值策略回测结果图：我们关注几个常用的指标来比较两个策略：关于回测结果各指标的详细计算可以参考这篇文章：策略回测结果指标详解。从总收益来看，AI市值策略收益达到了289.46%，也就是说，如果15年年初你开始按照这个策略交易，期初本金1000元的话，到2017年年初的时候，就增加到了3894.6元，收益达到了289.46%，是不是比自己主观交易强多啦。虽然收益这么高，但是最大回撤也不低啊，最大回撤为35.22%，这个指标可以这样理解，就是严格按照策略系统交易，资金跌得最恨的时候距离资金最高点相差35.22%，如果没有良好的心态和强大的心脏估计是无法继续坚持策略的，比如资金从2000元的高点跌倒了1300元，一般的人可是坐不住的啊。不过，正是做到了坚持，所以坚持到2017年初，最后取到了289.46%的总收益。AI市值策略的最大回撤比传统小市值策略略高。在收益率的波动性方面，两个策略差不多。专业的量化人员关注地比较多的指标是夏普比率，该指标表示每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬，可以同时对策略的收益与风险进行综合考虑，AI市值策略的夏普比率比传统小市值策略高，达到了5.77。可以看出，虽然传统小市值策略也是一个不错的策略，因为15年初1000元的本金投资在2017年初可以增值到3120元。但是与AI市值策略相比，AI市值策略由于收益更高，而且传统小市值策略用的人比较多，现在大部分的私募公募都暴露在市值因子上，因此策略同质性比较强。再加上，我们还可以在开发AI策略的时候利用自己的专业知识和行业经验构造特征（参考：量化投资中的特征工程），因此AI策略整体上比传统策略更优。

BigQuant的新浪微博出来了？大家可以平时刷微博的时候，可以通过BigQuant企业认证的官方新浪微博来了解BigQuant的动态。

BigQuant实习生计划 BigQuant是一家人工智能+金融科技领域的创新创业公司。 BigQuant的目标是成为每一个宽客（Quant）的人工智能量化投资平台和社区。我们是首个专注量化投资的人工智能/机器学习平台。在这里，量化投资者可以无门槛的使用最领先的人工智能技术。我们致力于用人工智能助力宽客，让投资变得更有效更简单。 BigQuant核心团队主要毕业于清华、北大、中科院等，10+年微软、腾讯、小米和国内知名量化私募等工作经历，拥有丰富的互联网大数据/机器学习从业经验和资深的量化投资经验。目前我们在招聘实习生，期待优秀的你加入我们： 1. 与一群人优秀的人在一起 2. 做一件有有意义的事，深度参与到人工智能+金融科技这两个最热门、代表未来的行业 3. 表现优秀的你，将有机会成为我们的全职合伙团队成员 1. 量化平台运营（实习生）岗位职责平台运营推广：新媒体运营线下活动策划和支持可参与量化策略研究任职要求办事认真踏实，为人正直诚恳积极主动，有上进心会一门编程语言，最好是Python 具备较好的语言写作能力每周至少四天以上全职工作 2. 开发工程师（实习生） (前端 / 后端服务 / 机器学习 / 算法) 岗位职责参与人工智能量化平台前后端开发机器学习平台和算法开发任职要求态度好学习能力好和学习意愿强有较好的数学和算法基础较熟练的使用至少一种编程语言（我们主要用到的编程语言 python / javascript / ruby 等）每周至少四天以上全职工作联系方式请将简历发送到邮箱（[email protected]）或者关注微信公众号（BigQuant）咨询。公司网站：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fbigquant.com%2F&urlrefer=f695e261811dab3ad194adcd62b5876a

BigQuant实习生计划 BigQuant是一家人工智能+金融科技领域的创新创业公司。 BigQuant的目标是成为每一个宽客（Quant）的人工智能量化投资平台和社区。我们是首个专注量化投资的人工智能/机器学习平台。在这里，量化投资者可以无门槛的使用最领先的人工智能技术。我们致力于用人工智能助力宽客，让投资变得更有效更简单。 BigQuant核心团队主要毕业于清华、北大、中科院等，10+年微软、腾讯、小米和国内知名量化私募等工作经历，拥有丰富的互联网大数据/机器学习从业经验和资深的量化投资经验。目前我们在招聘实习生，期待优秀的你加入我们： 1. 与一群人优秀的人在一起 2. 做一件有有意义的事，深度参与到人工智能+金融科技这两个最热门、代表未来的行业 3. 表现优秀的你，将有机会成为我们的全职合伙团队成员 1. 量化平台运营（实习生）岗位职责平台运营推广：新媒体运营线下活动策划和支持可参与量化策略研究任职要求办事认真踏实，为人正直诚恳积极主动，有上进心会一门编程语言，最好是Python 具备较好的语言写作能力每周至少四天以上全职工作 2. 开发工程师（实习生） (前端 / 后端服务 / 机器学习 / 算法) 岗位职责参与人工智能量化平台前后端开发机器学习平台和算法开发任职要求态度好学习能力好和学习意愿强有较好的数学和算法基础较熟练的使用至少一种编程语言（我们主要用到的编程语言 python / javascript / ruby 等）每周至少四天以上全职工作联系方式请将简历发送到邮箱（[email protected]）或者关注微信公众号（BigQuant）咨询。公司网站：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fbigquant.com%2F&urlrefer=f695e261811dab3ad194adcd62b5876a

BigQuant是一家怎样的公司？ BigQuant是一家人工智能+金融科技领域的创新创业公司。

人工智能在量化投资中的应用如？近年来，随着量化的发展，AI的发展，一些人工智能的量化平台出现，大家怎么看？

交易j技术是可以培养的还是天生的？

python 爬虫如何入门？想用python拿来爬虫，大家知道怎么入门吗

py2好还是py3好？听说现在python3的用户已经超过py2了

ricequant、bigquant、uqer、joinquant有做对比的吗目前国内的几家量化平台，大家怎么看

有python搭建的平台吗？

AI在量化投资的运用？最近一直在思考，如何将人工智能、机器学习运用在量化投资，刚好接触了一个平台，想问一下大家对AI的量化运用有什么看法？

机器学习在量化投资的应用是否已经来临目前大多的策略都是传统量化投资策略，随着人工智能的来临，是否可以开发AI策略，听说过BigQuant这个平台，专注人工智能在量化投资中的运用，大家怎么看？

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