金融科技

时间:2021-02-20 05:23:08
【文件属性】:
文件名称:金融科技
文件大小:16.74MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-20 05:23:08
JupyterNotebook 欢迎 用python实现的简单量化模型 扫描整个S&P 500,并构造BB,RSI,MACD等因素执行面板回归以确定重要因素 根据面板回归,n种排序和每种排序要保留的最高库存百分比执行排序算法 最后,执行法玛法国回归以测试效果
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fintech-main
----.ipynb_checkpoints()
--------prophet-checkpoint.ipynb(72B)
--------alpha-checkpoint.ipynb(319KB)
--------backtracker-checkpoint.ipynb(379KB)
--------black sholes-checkpoint.ipynb(72B)
--------portfolio management-checkpoint.ipynb(186KB)
--------alpaca-checkpoint.ipynb(72B)
----factor investing.pdf(6.37MB)
----backtracker.ipynb(380KB)
----graphs()
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----alpaca.ipynb(1.47MB)
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----Market-cap weighted portfolios _ Python.pdf(10.36MB)
----portfolio management.ipynb(1.62MB)
----black sholes.ipynb(20KB)
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--------S&P500-Info.csv(58KB)
--------utils.py(0B)
--------S&P500-Symbols.csv(4KB)
--------__pycache__()
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----__pycache__()
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----stocks.pkl(210KB)
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--------.vscode()
--------utils.py(4KB)
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----quantbacktest()
--------.ipynb_checkpoints()
--------Untitled.ipynb(10KB)
--------__pycache__()
--------random_forecast.py(5KB)
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----see_output.html(718KB)

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