之前做了很多因子测试的工作，但一直没有总结，感觉很凌乱，决定花时间把这部分东西写一写，温故知新，也为后续学习打基础。首先写一下单因子测试部分，分三篇，数据预处理一篇， 回归法一篇，分层测试法一篇。本篇首先说明多因子模型是什么，随后着重于单因子测试流程及数据预处理的细节，附代码。
量化策略中超额收益alpha的来源可以简单分为两部分（不考虑网下打新）：pure alpha+风险风格收益。pure alpha，包括量价因子、基本面因子等，能够带来稳定的超额收益；风险风格收益由风险因子贡献，包括市场因子、市值因子、行业因子、成长因子等，收益的波动性非常大。
学术界很早就发现，股票市场存在显著的盈余公告后的价格偏移现象（Post-Earnings Announcement Drift PEAD）。通俗解释来说，投资者对于公司的盈利有一个预期值，如果财报公布后，公司的实际盈利超出了投资者预期，公司的股价会上升，会有明显的超额收益。如果实际盈利低于投资者预期，公司股价会下降，会有明显的负向收益。本文基于这一现象构造盈利超预期因子，并对因子进行测试。后台回复“业绩超预期”获取代码和参考文献，限时免费。
我们知道，一个因子值的处理大致分为三个步骤，去极值、标准化、中性化，上次我们对因子值进行了去极值和标准化，这一次，我们主要讲一讲中性化，也就是neut。
从2018年6月4日起，公众号每发布一篇文章，就为大家分享一张Octodex的创意图。 # 002 今天我们为大家带来最新的研报内容，来自广发证券金工团队的《风险中性的深度学习选股策略》。下面让我们来
首先，这是一篇值得收藏的干货文。基本上覆盖到了因子评估的每个方面每个细节，小白友好型，很长，慢慢看。
SignalFactorAnalyse单因子测试框架哪些因子可以为组合提供超额收益？这是构建多因子模型的第一步，也是最关键一步。 特征选择非常关键，只有把握关键特征才能对数据达到重要性认识，选择好的因子，才能获取超额收益率。 对于传统交易经验、金融理论、微观市场、机器学习、深度学习等不断挖掘出来的巨量待验因子，一个快速且有效的因子测试框架，将是Multi-factor策略系统中最为关键的一环。 因子模型测试思路 因子有效性的判断与筛选: •备选因子确定： 数学意义、经济意义、统计意义 •预处理： 数据空缺与
上图是是用五个行业中性化的估值因子等权合成后，计算的value spread，因为做了行业中性化，所以反映的是行业内的(with-industry)value spread。
在开发股票投资模型这项工作中，很少有凭空搭建的楼阁。尽管可以使用机器学习类的工具增强模型性能，但是大部分模型的基础结构，依然基于传统的资产定价模型和因子分析演化而来。
“是在一个大的平台里追求安稳，还是在去初创的公司搓破天花板，这其实是每个行业都会遇到的选择。但尤其在量化行业，你会发现这两种选择显得更为两极化。但当我看到国内量化行业的蓬勃发展，我还是毅然选择离开世坤，并深入的参与到国内的市场竞争中来。”
Style Analytics是一家面向投资专业人士的独立全球软件提供商。Style Analytics之前被称为Style Research，拥有超过20年的因子分析经验，为30个国家的280多家投资机构提供服务。
本文总结单因子测试的分层测试法。与回归法相比，分层测试法相对繁琐，但能展示更多细节。 分层测试法的思路是在统一的规则下， 利用单因子构建投资组合进行回测，然后对投资组合的表现进行全面评价，通过投资组合的表现说明因子的有效性。
规模因子是A股长期以来非常显著的一个负向因子，单调性表现非常好，本文共测试如下6个规模因子。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这次，iOS 15.4的更新带来了一个新Siri。 既不是男声，也不是女声。 外网媒体和各大社区中较为统一的描述是去性别化（less gendered）或者中性化（gender neutral）。 在测试版中，这个新声音被简单地命名为“Voice 5”，可以和已有的四种声音对比听听看： （顺序为Voice 5、Voice 1、Voice 2、Voice 3、Voice 4） 目前，苹果公司已经承认新声音是由“LGBTQ+”群体中的一员录制的。 啊这…
本文参考了一些国外的文献和国内的报告，需要后文提到的报告的在后台回复“DCAM”获取。
回归作为数据分析中非常重要的一种方法，在量化中的应用也很多，从最简单的因子中性化到估计因子收益率，以及整个Barra框架，都是以回归为基础，本文总结各种回归方法以及python实现的代码。
在开始今天的内容前，我们要先了解几个概念。许多书本上，可能不会这样讲，这个仅仅是笔者的一些感悟。
今天，继续我们的机器学习应用量化投资系列。本期我们介绍一篇研究报告，详细的介绍了7中机器学习算法在因子有效性上的展现。希望给大家在写策略时做一些参考借鉴。 前言 逻辑依旧明了，机器学习并非黑箱 谈到机器学习，大家最忌讳的便是黑箱问题。其实不必，理解机器学习算法，逻辑实则简单，比如相同的因子特征将会有相同的表现。在实战中，我们发现， 该逻辑十分有效，在我们的机器学习选股模型中，该逻辑连续十几年不曾被打破。 Adaboost 最稳定，朴素贝叶斯收益最高 全市场选股，市值中性选股等权加权，行业中性选股等
类比银行卡号，一个钱包对应一个私钥，一个人可同时拥有多张银行卡，所以可以拥有多个钱包地址以及钱包地址对应的私钥
之前公众号分享过网友自行编写的WorldQuant 101因子源代码，大家有需要可以点击链接进行免费获取。
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧，很多人有去做，但是做的大多数都是简单的进行了一个复现，没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作，推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究，一层一层的去拆分因子，把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的，我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义，帮助大家
之前两篇分别总结了因子数据的预处理和单因子测试的分层测试法，本篇总结回归测试法，相较于分层测试法，回归测试法更简洁。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者
TSINGSEE青犀视频监控管理平台EasyCVR能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、智能分析等，平台融合性强、开放度高、部署轻快，在智慧工地、智慧园区、智慧工厂、智慧码头、智慧水利等场景中有着广泛的应用前景。
📷 Teaser 本文作者均来自 Pinscreen，即杀马特🧑🏻🎤教授黎颢创办的专注于真实感虚拟角色生成的人工智能公司。文章提出了一种从任意人脸图片，生成 normalized avatar (即中性表情、标准光照下的3D人脸虚拟化身)。 论文：arxiv.org/abs/2106.11423 Method 文章的流程如下图所示，主要包含两个阶段： Inference Stage：输入一张人脸图片，首先使用预训练的人脸识别网络 FaceNet 提取人脸面部特征，然后该面部特征通过 Identity Re
当被人问起“什么是嵌入式系统”时，无需看过我的文章，有一种狡猾的说法肯定是挑不出任何错误的——套用知乎上一类著名的问答体，“如何快速的假装/成为某个领域的专家”——你可以故作认真的说：
SYN2407F型工业级IEEE1588从时钟模块是一款PTP精密授时从端模块。本PTP从时钟模块可搭配PTP主设备和普通交换机作为一整套精密时间同步系统，采用主从时钟方式，无需专用1588交换机，对时间信息进行编码，利用网络的对称性和延时测量技术，实现主从时间同步。在系统的同步过程中，本模块接收主时钟端口发来的时间戳信息，系统据此计算出主从线路时间延迟及主从时间差，并利用该时间差调整本地时间，使从设备时间保持与主设备时间一致的频率与相位。
随着区块链技术日渐普及，人们逐渐意识到该技术不仅可以应用于比特币，在金融、医疗、媒体、政府和其他领域，区块链创新应用项目每天都在被建立。 如果区块链真的像很多人所说的那样具有革命性，颠覆性，其中必然会有一些项目在未来会成为家喻户晓的明星项目，那么问题来了，什么样的项目才有可能成为未来主宰世界的区块链应用项目呢？ 我认为主要从以下几个方面来考虑 ↓↓↓ 第一，有没有真实场景，这个场景是否是真实存在的，而不是想象出来的。 区块链提出了革命性的去中心化技术，去中性化筹集资本，去中心化数据交流等都是它在不同领域的应
ripro是一款为资源付费类型的WordPress主题，主要运营方向是会员余额中性化，无需任何插件，带会员中心，主题的会员制度采用：会员，非会员，非会员原价购买资源等，会员用户可更具设置的资源折扣等享受免费下载或者打折下载，会员到期是否采用常见的到期时间，续费，过期等，可自定义会员标识，网站货币等。
1992年，尼尔·斯蒂芬森（Neal Stephenson）的科幻小说《雪崩》（Snow Crash）出版，好评如潮。《雪崩》描述的是脱胎于现实世界的一代互联网人对两个平行世界的感知和认识。
最近比特币以及各种数字货币火的不行，区块链这个概念也三天两头霸占各种科技头条。以前虽然经常能听到「比特币」这个字眼，可完全没有足够的诱惑力吸引到我， 直到最近，因为曝光度实在太大，频繁出现在我的电脑和
健康美丽越来越被看重，护肤、减肥的黑科技产品也越来越多，什么产品适合自己护肤、减肥。目前应用商店比较火爆的KEEP、薄荷健康等健康类APP愈发火爆，
本篇文章有别于传统的多因子研究，我们并未将重点放在阿尔法因子的挖掘上，而是通过对股票组合的权重优化计算，找到了在市值中性、行业中性、风格因子中性约束下的最优投资组合，以及验证得到的组合权重是否满足了约束条件。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-思为科技 ---- “现在大家都在讨论，新基建对中国房地产到底是利好还是利空。其实我觉得思路不是这样二元对立的。”近日，思为科技彭双全接受澎湃新闻专访时，谈起他对新基建和中国房地产的看法。 从黄金十年到白银时代，中国房地产供需关系已经发生了反转。摆在开发商面前的核心议题不是如何去追寻风口，而是如何向内寻求增长的力量。 目前，中国百亿销售额房企已经达到60%，头部效应越来越明显，这也意味着开发商必须更加注重品牌、数据、运营等板块，在传统增长路径之外寻求科学的蜕变方
如果从BTC算起，区块链发展已经有10余年了，除了BTC的石破天惊之外，区块链最新的真正意义上的转折点，是智能合约平台的诞生，智能合约平台带来了新物种，目前最重要的是金融和游戏方面，游戏方面主要是以非同质Token为主，未来会围绕非同质Token的生成和交易形成较大的价值区域，目前还处于初级阶段，不过交易市场已经站稳了脚跟，而金融方面以DeFi为主。
本文来讲讲一个 CRDT 协同算法：修改树节点层级的操作后，保持多人协作时的数据最终一致，且不会出现环。
本文还是一篇翻译，介绍单体架构和微服务架构的关系，并且认为一下代的企业软件架构必然是一种混合架构，文中重点在说为什么，但是没有去介绍怎么实现，也介绍了他所谓的XAP平台，但是这个平台我在公网搜不到什么信息。
之前只理解zk可以做命名，配置服务，现在学习下他怎么用作选举和锁，进一步还可构建master－slave模式的分布式系统。 为什么叫Zoo？“因为要协调的分布式系统是一个动物园”。 ZooKeeper是一个中性化的Service，用于管理配置信息、命名、提供分布式同步，还能组合Service。所有这些种类的Service都会在分布式应用程序中使用到。每次编写这些Service都会涉及大量的修bug和竞争情况。正因为这种编写这些Service有一定难度，所以通常都会忽视它们，这就使得在应用程序有变化时变得难以
我一直对图形编辑器如何做多人协同编辑很感兴趣，最近读了 Figma 前 CTO Evan Wallace 的文章《How Figma’s multiplayer technology works》，很有收获，于是写了这篇笔记。
各位参加微信公开课的朋友们，大家好。 首先很遗憾这一次不能来现场跟大家交流，因为一些近期的事情。 但是我也非常荣幸地能有这个机会，通过视频来跟大家介绍一下，微信对于开放平台的一些理念和方向。 在微信公众平台里面我们有一个口号：大家在网上可以看到，就是再小的个体也有自己的品牌。很多人对这句话有不同的理解。这句话是来自于我们最早的在设计这个公众平台的时候。我们在想我们的目标是什么，我们想要做一个什么样的事情，最终我们把我们所有的想法提炼出来这样一句话。 今天我想通过几点来把我们这样一个口号，作一个比较细致的阐述
本文转自腾讯公司官方公众帐号tencent_blackboard 各位参加微信公开课的朋友们，大家好。 首先很遗憾这一次不能来现场跟大家交流，因为一些近期的事情。 但是我也非常荣幸地能有这个机会，通过视频来跟大家介绍一下，微信对于开放平台的一些理念和方向。 在微信公众平台里面我们有一个口号：大家在网上可以看到，就是再小的个体也有自己的品牌。很多人对这句话有不同的理解。这句话是来自于我们最早的在设计这个公众平台的时候。我们在想我们的目标是什么，我们想要做一个什么样的事情，最终我们把我们所有的想法提炼出来这样
12月11日消息，微信官方公开课年度收官之作——“微信公开课 Pro 版”今日在北京举行，本次活动的主题为“微信·思维·智慧”。腾讯公司高级执行副总裁张小龙在开场的视频连线中表示，微信公众平台的口号是“再小的个体也有自己的品牌”，他从八个方面详细阐述了微信对于开放平台的理念和方向。 以下为其致辞实录： 各位参加微信公开课的朋友们，大家好。首先很遗憾这一次不能来现场跟大家交流，因为一些近期的事情。但是我也非常荣幸地能有这个机会，通过视频来跟大家介绍一下，微信对于开放平台的一些理念和方向。在微信公众平
这是一名推特网友在谷歌副总裁David Kleidermacher宣布退出Black Hat大会后留下的评论。7月5日，负责Android和Play商城安全的谷歌副总裁David Kleidermacher宣布退出原定于今年8月举行的Black Hat USA 2020安全峰会。
2、智能标签识别：识别新闻中存在的法人及自然人实体、SAM产品、行业、事件及概念。除了识别出这些标签，算法还能给出这篇新闻与这些标签的相关程度。
与GROMACS偏重生物大分子模拟的力场不同，AMBER支持很多方便处理有机小分子的力场（详见http://sobereva.com/115），如GAFF力场，简单而又有不错的精度，适合处理有机小分子；这里将介绍用Gaussian计算RESP电荷，交由Amber生成GAFF力场下的拓扑文件，最后用GROMACS模拟的过程。
近期关于什么币改、链改成为了热门话题，因为区块链本身比较复杂，它所衍生出来的事物和概念也同样并不简单，就在最近我的粉丝、学员、朋友、同学越来越多的人咨询我什么是币改，什么是链改，甚至有一些想要搭上区块链这辆高速列车的中小企业也有人来主动找我聊关于币改和链改的事，今天我就以我个人对区块链的理解和长期研究的经验所得到的体会谈谈自己的看法。
在测试因子时，一般会对因子进行排序，并使用传统资产定价模型（如Fama因子模型）对Top组与Bottom组的收益差进行回归分析，如果显著产生了Fama模型不可解释的收益，就说明这个因子有效。
1.量化 对于一般投资者，甚至是部分金融从业者来说，量化投资都是一门高大上的技术，充斥着模型代码和算法假设，门槛非常高。其实，生活中的量化思想无处不在。 例如，某魔都金融民工，每日上班路线是这样的：乘地铁或者公交至陆家嘴，随后步行或者乘华宝兴业免费接驳车至公司楼下。哪条路线最近呢？ 此人先罗列了所有可行的路线，随后花了一个月时间，逐条路线进行多次试验，最终成功找出不出意外情况下最近的线路，完美！这就是最简单的量化思想，利用大量数据，找出大概率的最优策略，并照此执行。 海外的量化投资发展已经超过三十年
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