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  • 需要 3 分钟阅读时间

给Pandas找个搭子，用SQL玩转Dataframe!

对有一定SQL基础的人来说，pandas中的查询会有点繁琐。

在这篇文章，我们将给Pandas找个搭子，在用SQL方便的地方，我们用SQL；在用原生查询方便的地方，我们就用原生查询。

这个搭子会是谁呢？

  • 需要 2 分钟阅读时间

来自世坤！寻找Alpha 构建交易策略的量化方法

问：常常看到有人说Alpha seeking，这究竟是什么意思？

自己回答不如推荐一本书：《Finding Alphas: A Quantitative Approach to Building Trading Strategies》，它的题目正好就是寻找Alpha。我拿到的PDF是2019年的第二版。来自WorldQuant（世坤）的Igor Tulchinshky等人，Igor Tulchinshky是世坤的创始人。

  • 需要 3 分钟阅读时间

左数效应 整数关口与光折射

常常有人问，新的因子/策略从哪里来？今天的笔记或许能启发你的思路。

从1932年起，研究人员就注意到以9结尾的价格（比如$3.99），在消费者的认知中，要远远小于邻近的整数价格（$4.00）。后来这一效应被称为 left-digit effect。在证券交易中，类似的情况一样存在，不过它的表现形式是整数关口压力。

  • 需要 2 分钟阅读时间

龙凤呈祥：这种无底限炒作，如何用量化方法发现它？

作为量化人，我们敏锐地观察市场，不放过任何一个可能产生利润的机会。一旦发现这样的机会，我们决不会在乎其它人怎么看怎么想，书上有没有这么讲。但是，大胆假设，小心求证。

今天带来的因子，挺魔幻的，我把它叫做魔性汉字。如果你难以接受这种无底线的炒作，那么，我们换一个名字：另类因子。

  • 需要 4 分钟阅读时间

量化研究员如何写一手好代码

即使是Quant Research， 写一手高质量的代码也是非常重要的。再好的思路，如果不能正确地实现，都是没有意义的。只有正确实现了、通过回测检验过了，才能算是真正做出来了策略。

写一手高质量的代码的意义，对Quant developer来讲就更是自不待言了。这篇notebook笔记就介绍一些python best practice。

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ClickHouse: One table to rule them all!

前面几篇笔记我们讨论了存储海量行情数据的个人技术方案。它们之所以被称之为个人方案，并不是因为性能弱，而是指在这些方案中，数据都存储在本地，也只适合单机查询。

数据源很贵 -- 在这个冬天，我们已经听说，某些上了规模的机构，也在让员工共享万得账号了。所以，共享网络存储，从而只需要一个数据账号，就成为合理的需求。更不必说，集中管理才可能让 IT 来进行数据维护，而分析师只需要专注于策略就好。

  • 需要 1 分钟阅读时间

私募量化策略大盘点-2024年初

看了十几家私募路演报告，总结出2023年最有效的策略！

因子挖掘还是以手工为主，最有效的因子（策略）仍然是技术类的趋势+反转，无论是CTA还是量化多头都是如此。模型构成基本上都是机器学习。其中树模型比神经网络占比更大一些，有的机构中使用率高达90%。

  • 需要 1 分钟阅读时间

Jupyter Notebook中如何设置环境变量？

我们常常通过Jupyter Notebook来分享代码和演示分析结果。有时候，我们需要在代码中使用账号和密码，如果它们也被分享出去，可就大不妙了。正确的做法是把密码设置在环境变量中，在代码中读取环境变量。但是，Jupyter Notebook默认设置下，并不能读取到主机的环境变量。

  • 需要 2 分钟阅读时间

Alphalens因子分析(4) - Information Coefficient方法

在前面的笔记中，无论是回报分析，还是因子Alpha，它们都受到交易成本的影响。信息分析 (Information Analysis)则是一种不受这种影响的评估方法，主要研究方法就是信息系数(Information Coefficient)。