DolphinDB作为量化金融研究平台的8大优势

DolphinDB不仅可以当作分布式数据仓库或者内存数据库来使用,而且自带丰富的计算工具,可以作为一个研究工具或研究平台来使用。DolphinDB对时间序列数据的处理特别友好,非常适合量化金融、物联网等领域的海量数据分析。例如在量化金融领域的不少问题,交易信号研究,策略回测,交易成本分析,股票相关性研究,市场风险控制,都可以用DolphinDB平台快速的解决。下面列举的8大功能特点完美阐释了DolphinDB作为一个研究平台的优势。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:10
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DolphinDB实现动量交易策略详解

动量策略是最流行的量化策略之一。商品期货的CTA策略,绝大多数都是基于动量策略。在股票市场,动量策略也是常用的量化因子之一。通俗地讲,动量策略就是“追涨杀跌”。下面我们将介绍如何在DolphinDB中测试动量交易策略,并计算动量交易策略的累积回报。

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  • 发布于 2021-05-14 10:09
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使用Window Join快速估计个股交易成本

交易本身对市场会产生影响,尤其是短时间内大量交易,会影响金融资产的价格。一个订单到来时的市场价格和订单的执行价格通常会有差异,这个差异通常被称为交易成本。在量化交易的策略回测部分,不考虑交易成本或者交易成本估计不合理,容易导致回测和实盘结果有较大的差异。本文将介绍如何在分布式时序数据库DolphinDB中,如何使用asof join和window join快速估计每个股票的交易成本。

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  • 发布于 2021-05-14 10:07
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利用高频数据找到最相关的股票

在制定投资策略时,我们往往会研究股票之间的相关性。研究个股的相关性或者个股与指数,ETF之间的相关性,从而通过对冲套利来获得稳定收益。找到最相关的股票,可以根据交易员的经验,也可以根据股票的相关信息(行业,beta,每日回报等)。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:05
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最简最快的WorldQuant 101 Alpha因子实现

DolphinDB是一款高性能分布式时序数据库(time-series database),它特别适用于投资银行、对冲基金和交易所的定量查询和分析,可以用于构建基于历史数据的策略测试。下面我们将举例说明如何在DolphinDB中快速构建复杂的Alpha因子。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:01
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