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股票池函數

發布時間:2024-12-30 15:51:31

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銆愬弬鑰冩枃鐚銆慒ama & French, A Five Factor Asset Pricing Model, J. Financial Economics, 2015

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2. 通達信指標修改成透明顏色,下圖有填充的地方總是看不到K線

MA60:MA(C,60),COLORFF00FF,LINETHICK2;
MA120:MA(C,120),COLORFF00FF,LINETHICK2;
IF(MA60<MA120,MA60,DRAWNULL),COLORGREEN,LINETHICK2;
IF(MA60<MA120,MA120,DRAWNULL),COLORGREEN,LINETHICK2;

3. 量化金融paper reading: 在股票池變動的情況下如何用RL進行股票資產管理動態配置

動態股票池與RL結合進行資產管理配置

這篇文章聚焦於在股票池頻繁變動的情況下,如何利用強化學習(RL)進行動態資產配置。以往的研究往往假定股票池保持不變,但這在現實中並不符合實際。文章提出了一種利用掩碼自編碼器(MAE)和強化學習(SAC演算法)的方法,以應對股票池變動的挑戰。

研究來自新加坡南洋理工大學,研究者在GitHub上開源了代碼(github.com/DVampire/Ear...),旨在通過解讀主要演算法思想,而非深入演算法實現細節。本文將重點介紹演算法的核心思想和步驟。

整體流程相對簡潔。首先,通過一個全局股票池(GSP mole)模塊,整合當前股票的量價因子、價格數據以及臨時信息,計算各個股票在維度空間中的表示。這一過程中,一個基於掩碼的MAE模型起到了關鍵作用。該模型採用編碼器-解碼器架構,允許在股票池調整時,對不考慮的股票進行掩碼處理,從而學習到一種全局市場信號或特徵的掩碼表示。這一掩碼表示在整個訓練周期內作為可學習參數,用於填充股票的表示,模擬股票不在考慮范圍內的情況。

接下來,通過MSE損失函數,使編碼器-解碼器架構恢復原始股票表示。這個過程可以視作強化學習策略網路的一部分,強化學習演算法與編碼器-解碼器一起更新參數。

實驗結果顯示,對於全局股票池的對比實驗,方法表現出一定的性能。至於自定義股票池的具體實驗結果,請查閱文章獲取詳細信息。

感想:盡管該方法在某些場景下有效,但對於動態股票池變動的處理,個人認為仍有改進空間。在快速變化的市場環境下,靈活的方法如圖神經網路(GNN)可能更為合適。GNN能更好地捕捉動態的股票池變化,通過構建每日更新的圖結構,進行信息提取和學習,從而作為狀態供強化學習代理處理。

總之,文章提供了一種針對動態股票池的資產管理配置方法,但其復雜性和靈活性仍有待改進。持續學習中,期待更多創新方法的涌現。

參考文獻:請查閱相關文章獲取完整信息。

4. 大智慧股票池的數據在哪個位置

大智慧安裝目錄下:dzh2/userdata/pool 文件夾內後綴為.xml的都是股票池數據。
希望是您需要的。
祝您投資愉快、股市好運。

5. 通達信,東方財富選股公式

MA10:=MA(C,10);

DZ:=MAX(C,O);

XZ:=MIN(C,O);

XG:IF((MA10>REF(MA10,1) AND MA10>XZ AND MA10<DZ)

AND EXIST(REF(MA10,1)>REF(XZ,1) AND REF(MA10,1)<REF(DZ,1),1),20,0);

您只是說穿過今昨兩天K線實體,並沒要求是陰線陽線,所以公式中只要MA10穿過兩個K線即為符合條件,並沒有分陰陽K線。所謂穿過K實體,即理解為10均線>K線L,同時10均線<K線H,如果單獨以此為條件選股似乎效果並不好(也許您另有用途)慎用,希望能滿足您的需要並採納。

祝投資愉快、股市好運!

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