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干货丨如何在数据库中利用高频数据找到最相关股票?

在制定投资策略时,我们往往会研究股票之间的相关性。研究个股的相关性或者个股与指数,ETF之间的相关性,从而通过对冲套利来获得稳定收益。找到最相关的股票,可以根据交易员的经验,也可以根据股票的相关信息(行业,beta,每日回报等)。 本文将介绍如何利用海量的高频数据寻找最相关的股票。 假设我们有一个数据表quotes,包含以下字段: symbol:股票代码 date:日期 time:时间 bid:买入价格 ofr:卖出价格 下面以纽约证券交易所2007年8月一个月实时报价数据的数据表quotes为例,计算股票在2007年8月1日的两两相关性。 选择500只最具流动性的股票。注意,由于本文使用的是纽约证券交易所的数据集,所以开盘时间是9:30-16:00。 dateValue=2007.08.01 num=500 syms = (exec count(*) from quotes where date = dateValue, time between 09:30:00 : 15:59:59, 0<bid, bid<ofr, ofr<bid*1.2 group by ...

技术干货丨隐私保护下的迁移算法

摘要:本文稍微回顾一下传统迁移算法的流程、特性和局限之处,然后文章介绍几种解决当源域数据有某些访问限制的场景下实现迁移的算法。具体包括:ADDA-CVPR2017,FADA-ICLR2020,SHOT-ICML2020。 本文介绍一种特殊场景下的迁移算法:隐私保护下的迁移算法。首先,本文稍微回顾一下传统迁移算法的流程、特性和局限之处,然后文章介绍几种解决当源域数据有某些访问限制的场景下实现迁移的算法。具体包括:ADDA-CVPR2017,FADA-ICLR2020,SHOT-ICML2020。 传统迁移算法UDDA 首先说明这里说的传统迁移算法,主要指深度域适应(Deep Domain Adaptation),更具体的是无监督深度域适应(Unsupervised Deep Domain Adaptation, UDDA)。因为UDDA是最为常见,也是大家广泛关注的设定,因此这方面的工作远远多于其余迁移算法的设定。 先介绍一下UDDA具体是做什么的:给定一个目标域(Target Domain),该域只有无标记数据,因此不能有监督地训练模型,目标域通常是一个新的局点、场景或者数据集;为了在...

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