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中文题目
课程树模型与核方法 · 机器学习理论

梯度提升与 XGBoost / LightGBM

上海某私募的因子研究员把上一节的 500 棵随机森林训完,沪深300 + 中证500 上的样本外准确率 57%——比单棵深树的 51% 上了 6 个点。她把 max features 从 sqrt(p) 调到 p/3、把树数加到 2000,准确率纹丝不动停在 57.2%——bagging 的方差红利已经吃干净了。PM 在因子复盘会上一句话:「方差降到底了,把...

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题目3611 · 随机过程

Discounted GBM Dynamics

A GBM satisfies dS_t = 0.05 S_t dt + 0.2 S_t dW_t. Define Y_t = e^{-0.05 t} S_t. What SDE does Y_t satisfy?

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题目3612 · 随机过程

Log of GBM

A GBM satisfies dS_t = 0.08 S_t dt + 0.3 S_t dW_t. If Y_t = log S_t, what drift and diffusion coefficients does Y_t have?

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模块1.4.3 · 金融与量化投资 · 衍生品

Black-Scholes 与希腊字母

derivatives · black-scholes · gbm · risk-neutral · stochastic-calculus · pde · delta-hedging · no-arbitrage

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课程布朗运动与伊藤积分 · 随机分析

几何布朗运动与量化金融应用

路演桌上的两条收益率 周三下午,沪深300 量化对冲产品的路演会。某私募管理人把净值幻灯片翻到第四页:年化预期收益 8%,年化波动率 40%。代销渠道的合规突然问:「按这个预期收益,投资者持有三年的中位数到底是多少?」管理人愣了三秒。这正是几何布朗运动(geometric Brownian motion, GBM)在路演桌上现形的瞬间——算术意义的期望收益与...

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课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析

合成价格路径与相关收益

周五晚上,某私募量化研究员要对一个 20 只股票的行业轮动策略做半年回测,需要一个 (T=252, N=20) 的日收益矩阵。问题是平台的合规决策写得很清楚:不接行情数据牌照,所有训练样例只能跑合成数据。CSV 里没有,卖方接口也没有,只能自己生成。这一课给出最小可复现的配方:一颗确定的随机种子、对数欧拉离散化的 GBM 一步、用 Cholesky 分解构造...

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模块3.2.4 · 编程 · Python 数据与量化分析

合成数据与 API

python · numpy · scipy · synthetic-data · gbm · monte-carlo · cholesky · simulation

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课程信号构建 · Alpha 研究

机器学习信号——特征工程与非线性模型

某 私募 量化研究组的季末复盘。组长把 沪深300 上跑了一个季度的两条信号摊在桌上:一条是上一课构造的 12 1 月动量,样本外 21 日 rank IC 约 0.03;另一条是组里 ML 工程师用 LightGBM 训出来的 ranker,同一个 universe、同一段样本外、同一个 21 日远期 rank return,样本外 rank IC 跳到 ...

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课程NumPy · Python 数据与量化分析

NumPy 的线性代数与随机数

周二下午两点,某上海私募的股票池经理把你叫到工位前:要 600519.SH 对沪深300 ETF(510300.SH)的市场 β,日简单收益(daily simple return),近252个交易日窗口,今晚9点前要见。教科书答案一行就能解决: beta = Cov(r stock, r mkt) / Var(r mkt) 。工程答案稍长:把 [1, r ...

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课程信号评估与合成 · Alpha 研究

信号合成、堆叠与集成

周五上午,你在上海的一家 量化 私募 ——明汯、 幻方、 九坤、 灵均 风格 的 多 因子 私募。 L3 把 四 条 信号 正交化 完了: mom 12 1 , book to market , gross profitability , pead sue 都 残差化 通过 了 IC break even 门槛。 桌面 上 还 没有 量产 复合 信号。 投决...

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课程Black-Scholes 与希腊字母 · 衍生品

几何布朗运动与风险中性测度

周五下午两点四十,上海某私募基金的期权做市账户上挂着 200 张沪深300 ETF(510300)近月平值 call,对应 Delta 暴露约 +1.8 万股。屏幕上当日隐含波动率(implied volatility, IV)抬升了 2 个 vol,但标的 ETF 几乎没动。Pricing 同学甩出一个问题:「下一张 call 的理论价,我应该用今天的真实...

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课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析

可模拟数据提供者与依赖注入

某私募的量化基础设施工程师把一个棘手问题摆到桌上:回测代码一份要在 CI 上跑(必须 deterministic、必须秒级、必须无网络),另一份要在研究 notebook 里跑(必须真接口、必须有缓存),两边的调用点不能动。本课把前三节的全部产物——L1 的 simulate basket 、L2 的 make cohort ,L3 的 fetch yiel...

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课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析

合成截面数据与微观结构工厂

某家私募的因子研究员要演示一个多因子打分模型,需要 200 家"虚拟公司"的横截面:每家要有行业、市值、贝塔、价值/动量/质量三个因子分,且这些字段之间的相关结构得接近真实 A 股名单。另一边,执行成本组要演示成本拆解,需要一段带买卖价差与成交大小的合成 tick 流。两段需求都不能动行情数据牌照——上一课只能产价格路径,这一课要把它扩成横截面与微观结构。本...

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课程Black-Scholes 与希腊字母 · 衍生品

Black-Scholes 偏微分方程的推导

周三上午十点半,上海陆家嘴某 私募 期权做市台上你接到一笔成交:客户从你这里买了 200 张 50ETF 期权(510050)的次月平值 call。系统瞬间把账面 Delta 推到 +12,300 股 ETF,你需要立刻在二级市场卖空相应数量的 510050 把方向风险砍掉。问题是:为什么「持有这张 call + 卖空 Delta 股标的」恰好能锁定一个无套...

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