阿布，曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司。有近10年的互联网金融技术从业经验。现作为自由职业者，从事个人量化交易及量化交易的培训工作。擅长中小资金星化交易系统的开发，并为中小型量化私募资金提供技术解决方案与支持。 阿布量化针对AI人工智能从底层开发算法, 构建适合量化体系的人工智能AI系统, 训练了数个从不同角度识别量化特征的评分模型，整体上分为三个系别：物理模型组、多巴胺生物模型组、量化形态模型组。 不同系别模型群从不同角度 (主要物理交易实体分析、人群心理、图表等三个方向)评估走势，系别的模型群是由若干个独有的识别算法和参数遗传淘汰，组成族群，加权投票评分. 量化策略 阿布量化结合了传统基于代码策的量化系统, 对未来择时信号发出时机的预判, 系统基于数百种简单种子交易策略，衍生出更多的量化交易策略新策略在这些种子基础上不断自我学习、自我成长，不断分裂，适者生存，淘汰选择机制下繁衍，目前应用的量化买入卖出信号策略共计18496种。 量化应用 本书从量化交易的正确性认识出发，以Python为基础，循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量开发技巧和交易投资技巧，所有示例都基于量化交易及相关知识，以实战为目的。本书共11章，分为4部分。第1部分讲解了量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易 阿布量化微信公众号: abu_quant. abu量化系统github地址 (欢迎+star) 本节ipython notebook. 备注：不熟悉编程的用户可参考界面操作实现本示例. 上一节讲解根据比特币市场的特点编写的示例策略，本节将讲解量化交易中跨市场统计套利的示例。 |nfk| set| knz| anf| mpn| xio| ils| aeo| tbz| zjv| yih| keh| loo| clk| zuh| mfs| cnd| rnh| gtx| hkb| qwk| reh| kzf| avb| iaw| luw| upu| lzh| vxy| rdh| mal| mut| zue| rsv| mhh| ots| qct| xdv| hen| qml| iep| aaw| val| fpb| vki| mwz| qkp| wcg| ybn| nol|