量化投资基础--以Python为工具

张广强

目录

  • 1 量化投资概论
    • 1.1 授课计划
    • 1.2 优秀结课论文分享
    • 1.3 量化鼻祖：西蒙斯
    • 1.4 量化投资的定义
    • 1.5 量化投资的特点
    • 1.6 量化投资的发展史
    • 1.7 量化投资的前景
    • 1.8 章节习题
  • 2 Python基础
    • 2.1 环境配置
    • 2.2 数据结构
    • 2.3 基本语句
    • 2.4 基本函数
    • 2.5 类与对象
    • 2.6 模块和包
    • 2.7 标准库
    • 2.8 Numpy库
    • 2.9 Pandas库
    • 2.10 Matplotlib库
    • 2.11 案例：金融数据分析之Pyhton实现
    • 2.12 章节习题
  • 3 统计学基础*
    • 3.1 统计函数库（自学）
    • 3.2 描述性统计
    • 3.3 随机变量
    • 3.4 统计推断
    • 3.5 方差分析
    • 3.6 回归分析
    • 3.7 章节习题
  • 4 金融学基础
    • 4.1 金融分析库（自学）
    • 4.2 资产收益率与风险
    • 4.3 投资组合理论
    • 4.4 资本资产定价模型
    • 4.5 Fama-French 因子模型
    • 4.6 章节习题
  • 5 金融时间序列分析*
    • 5.1 金融时间序列库（自学）
    • 5.2 基本概念
    • 5.3 基本性质
    • 5.4 金融时间序列预测
    • 5.5 波动率
    • 5.6 章节习题
  • 6 配对交易策略
    • 6.1 配对交易策略
    • 6.2 最小距离法之实战分析
    • 6.3 协整法之实战分析
    • 6.4 随机价差法之实战分析*
    • 6.5 章节习题
  • 7 技术指标策略
    • 7.1 技术指标库（自学）
    • 7.2 K线图
    • 7.3 KDJ 策略
    • 7.4 RSI 策略
    • 7.5 MACD 策略
    • 7.6 BOLL 策略
    • 7.7 DMI 策略
    • 7.8 CCI 策略
    • 7.9 MT 策略
    • 7.10 PTV 策略
    • 7.11 OBV 策略
    • 7.12 ROC 策略
    • 7.13 BIAS 策略
    • 7.14 其他技术指标策略
    • 7.15 章节习题
  • 8 机器学习在量化投资中的应用*
    • 8.1 机器学习库
    • 8.2 量化投资之逻辑回归算法模型
    • 8.3 量化投资之决策树算法模型
    • 8.4 量化投资之随机森林算法模型
    • 8.5 量化投资之支持向量机算法模型
    • 8.6 量化投资之集成算法模型
    • 8.7 量化投资之人工神经网络算法模型
    • 8.8 章节习题
  • 9 深度学习在量化投资中的应用**
    • 9.1 深度学习库
    • 9.2 量化投资之TensorFlow
    • 9.3 量化投资之PyTorch
    • 9.4 量化投资之MXNet
    • 9.5 章节习题
  • 10 附     录
    • 10.1 量化武器库大全
    • 10.2 2022年量化金融分析师全国统一考试考试大纲
BIAS 策略

1. 资源

百科：https://baike.baidu.com/item/%E4%B9%96%E7%A6%BB%E7%8E%87/420286?fr=aladdin

网址：http://www.cftsc.com/jiaoyixitong/756.html 

2. BIAS策略

乖离率（BIAS）简称Y值也叫偏离率，是反映一定时期内股价与其移动平均数偏离程度的指标。移动平均数一般可视为某一时期内买卖双方都能接受的均衡价格。因此，股价距离移动平均线太远时会重新向平均线靠拢。乖离率指标就是通过测算股价在波动过程中与移动平均线出现的偏离程度，从而得出股价在剧烈波动时因偏离移动平均趋势可能形成的回档或反弹。

BIAS 是由移动平均线派生出来的，是反映金价的收盘与某一时期的移动平均线之间偏离程度的一种技术指标。






3. BIAS策略之2Python实现







4. 附件