在本系列二(多因子Alpha策略回测)中,我们对美股市场的4个量化因子进行了回测。在这里,我们将使用 DolphinDB database 内置的quadprog函数,对各个因子的权重进行均值方差优化,以决定最佳因子权重。
有网友提问应该用什么样的数据库/数据结构/算法来计算某支股票的相似K线? 具体的问题描述是,假设给出某股某段行情K线(单位/日),从任何其他股票历史中匹配出与之最为相似的某段历史K线,并给...
给定高频交易数据以及报价数据,如何判断每笔交易是由买方驱动或是卖方驱动,是进行高频交易数据分析经常需要处理的问题。本文将介绍如何使用DolphinDB快速计算每笔交易的驱动方,只需不到2秒钟即可对美国一天的level 1的高频交易数据进行计算并存入数据库。本文使用了非同时连接(asof join)以及map-reduce。
DolphinDB是新一代的时序数据库,不仅可以作为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,可以作为研究工具或研究平台来使用,非常适用于量化金融、物联网等领域的海量数据分析。量化金融领域的不少问题,如交易信号研究、策略回测、交易成本分析、股票相关性研究、市场风险控制等,都可以用DolphinDB来解决。
本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB优雅而高效的实现量化交易策略回测。
本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB进行交易回测。本文以移动平均线指标为例,介绍如何在DolphinDB中实现技术信号回测。移动平均线指标(Moving average,简称MA)属于趋势指标。在金融分析领域,移动平均线是不可缺少的指标工具。除了指示趋势,均线指标还能避免由于股价下跌错失清仓的机会,减少收益的损失,及时止损,也能避免股价上涨错失买入的时机,从而获得更高的收益。
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。
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。
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。
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)。
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。
本文的目标是通过 Docker 搭建一个5节点的多机集群
本教程详细介绍了多服务器集群部署的步骤,以及分析了节点启动失败的可能原因
本教程详细讲述了单服务器集群部署步骤,以及分析节点启动失败的可能原因
支持的ARM CPU: CORTEXA15,CORTEXA9,ARMV7,ARMV8,CORTEXA53,CORTEXA57,CORTEXA72,CORTEXA73,FALKOR,THUNDERX,THUNDERX2T99,TSV110
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