动量交易策略的进展
高级交易策略学术读物
讲师：Hudson and Thames Quantitative Research
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你将学到什么
- 掌握动量利润：探索一个世纪以来的盈利趋势跟踪策略及其演变。
- 释放动力转折点：学习发现关键市场变化并从中获利。
- 利用不同的波动机制，在快速和慢速参数之间动态交换，以增加利润并提高夏普比率。
- 智能头寸规模：使用波动率目标来提高夏普比率和资产回报。
- 了解如何在新闻源上使用自然语言处理 (NLP) 来构建情绪信号以及如何构建时间序列动量策略。
- 深度动量策略：使用深度学习发现高级时间序列策略。
- 精确排名：应用学习排名算法以获得卓越的横截面动量策略。
- 洞察力预测：将关键特征集成到机器学习模型中，以实现更准确的市场预测。
要求
- Python 熟练程度：熟悉 Python 编程是关键，因为它是我们分析和策略开发的主要工具。
- 市场洞察力：对金融市场和交易原理的深入了解将帮助您更有效地浏览课程内容。
- 数学流畅性：强大的阅读和理解数学方程的能力对于掌握高级概念至关重要。
- 数学和统计基础：线性代数和统计方面的扎实技能至关重要，因为它们构成了我们交易策略的支柱。
描述
动量交易策略进展是一门全面而深入的课程，专为研究生和经验丰富的专业人士设计。本课程将理论、实践应用和前沿研究独特地结合在一起，使参与者能够掌握各种市场条件下动量交易的复杂性。
课程部分：
- 趋势跟踪投资的一个世纪证据：探索一个世纪以来趋势跟踪策略的历史表现和方法论，包括在危机和不同经济环境期间。
- 动量转折点：阐明动量交易中转折点的概念。了解动态策略与静态策略，以及噪声和持久性对信号质量的影响。
- 趋势快与慢：深入研究趋势分析中变速（窗口期）的理论和应用。了解风险管理和标准普尔 500 指数统计数据在动量策略中的作用。
- 头寸规模：波动率目标：了解波动率目标对跨资产类别头寸规模的影响，以及为什么这种方法有效。
- 深度动量网络（时间序列动量策略）：了解如何使用深度神经网络增强时间序列动量策略，包括交易信号的构建和绩效评估。
- 具有变化点检测功能的高级深度动量网络：探索深度动量网络中变化点检测的集成，检查方法和结果。
- Cross-Sectional Momentum Strategies with Learning to Rank：深入了解使用学习排名 (LTR) 构建横截面系统策略，包括 LambdaMart 的 Python 库实现。
- 有利于策略的市场条件：分析不同市场条件下的各种投资策略，如利差、动量和价值。了解信号和投资组合构建。
- 通过具有自注意力的上下文感知 LTR 增强横截面策略：了解如何使用上下文感知模型和转换器架构来提高横截面动量策略的排名。
为什么选择这门课程？
无论您是金融工程、机器学习、应用数学专业的研究生，还是专业的量化交易员或分析师，本课程都将提高您对动量交易策略的理解和应用。这不仅仅是一门课程；这是对您在动态交易世界中的未来的投资。
本课程适合谁：
- 本课程不适合初学者！这是一门针对研究生和行业专业人士的高级课程。
- 雄心勃勃的研究生：特别是那些寻求挑战的机器学习、应用数学、金融工程和计算机科学领域的研究生。
- 有抱负的量化交易者和分析师：如果您渴望制定自己的基于动量的交易策略，本课程就是您的启动板。
- 经验丰富的交易者：通过对横截面和时间序列动量策略的深入了解来增强您的技能。
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