一些量化交易资料

https://www.reddit.com/r/quant/comments/xnk6x5/where_do_i_find_quantitative_trading_strategy/


如果有人愿意研究，这是一个很好的量化学习入门点


https://x.com/investingidiocy/status/1562827249748832258


Here is a library of 80 algo strategies you can clone and tinker with. Each strategy is listed with an explanation, backtest results and python code. https://www.quantconnect.com/tutorials/strategy-library/strategy-library


这是一个包含 80 种算法策略的库，您可以克隆和修改。每个策略都列出了解释、回测结果和 python 代码。 https://www.quantconnect.com/tutorials/strategy-library/strategy-library


In the QC forums we all share and discuss strategies as well, with code you can clone: 
https://www.quantconnect.com/forum/discussions/1/interesting


在 QC 论坛中，我们也分享和讨论策略，您可以克隆代码：https: //www.quantconnect.com/forum/discussions/1/interesting


https://quantpedia.com/


量化存在经常止损的问题，需要调整阈值，通过长期的统计数据获得高收益。
跨资产相关性可能会根据美联储的政策而变化，或者油价作为股价的输入可能会改变极性（价格上涨是好事，反映了低价制度下的需求增长，但不好，反映了高价制度下的通货膨胀）。


第一，    随着新数据的出现，他们正在使用机器学习技术更新算法；
第二，    他们正在观察算法的表现与统计回测预期的比较；
第三，    他们在一篮子的因素中，向赢家分配更多权重。通过这种方式，您最终会使用有效的信号并切断由于某种原因无效的因素。

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本文来自美股量化交易群的John

多谢分享！

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