<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>量化投资 on pp的技术博客</title><link>https://pp-tech-blog.pages.dev/tags/%E9%87%8F%E5%8C%96%E6%8A%95%E8%B5%84/</link><description>Recent content in 量化投资 on pp的技术博客</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 27 Jun 2020 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://pp-tech-blog.pages.dev/tags/%E9%87%8F%E5%8C%96%E6%8A%95%E8%B5%84/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Fama-French三因子模型</title><link>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/fama-french/</link><pubDate>Sat, 27 Jun 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/fama-french/</guid><description>概述 Fama-French三因子模型概述 Fama和French 1992年对美国股票市场决定不同股票回报率差异的因素的研究发现，股票的市场的beta值不能解释不同股票回。</description></item><item><title>CAPM模型与APT模型</title><link>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/capm_apt/</link><pubDate>Fri, 26 Jun 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/capm_apt/</guid><description>CAPM模型 一 假设条件 资本资产定价模型（CAPM）是现代金融学的奠基石，它以马柯威茨证券组合理论为基础，研究如果投资者都按照分散化的理念去投资，最终证券市场达到均衡时。</description></item><item><title>价量新因子测试</title><link>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/price_mount_test/</link><pubDate>Tue, 23 Jun 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/price_mount_test/</guid><description>价量新因子测试 研究目的： 本文参考海通证券冯佳睿、袁林青撰写的《选股因子系列研究(十八)——价格形态选股因子》，根据研报分析，主要测试了开盘冲高、盘低回升以及均价偏离这三。</description></item><item><title>神经网络预测股票价格</title><link>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/predict_stockprice/</link><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/predict_stockprice/</guid><description>RNN RNN可通过记忆体实现短期记忆进行连续数据的预测 以连续60天的开盘价作为输入特征x_train，第61天的数据作为标签 import numpy as np im。</description></item><item><title>投资收益和风险指标</title><link>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/post-473/</link><pubDate>Tue, 09 Jun 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/post-473/</guid><description>Total Returns（策略收益） Total Annualized Returns（策略年化收益） Benchmark Returns（基准收益） Benchmark。</description></item><item><title>归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）</title><link>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/normalization_standardization/</link><pubDate>Wed, 27 May 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://pp-tech-blog.pages.dev/posts/normalization_standardization/</guid><description>1 概念 归一化： 把数据变成(0，1)或者（1，1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。 把有量纲表达式变成无量纲表。</description></item></channel></rss>