Stata Optimization and Markowitz Efficient Frontier

In my two previous tweets, I used Stata and Python to fit Markowitz Efficient Frontier respectively: Use Stata to Fine the Markowitz Efficient Frontier & Use Stata to Fine the Markowitz Efficient Frontier. But Stata verison is imperfection, because I don’t know how to optimize in Stata. This problem was finally solved today: How to optimize in Stata.

Portforlios and Risk

本文是学习 Mastering pandas for finance 一书最后一章的笔记。关于有效前沿的内容建议参考我的另一篇博客:马科维茨有效前沿实现(Python 版本)

Working with Options

本文是学习 Mastering pandas for finance 一书第八章的笔记。

Algorithmic Trading

本文是学习 Mastering pandas for finance 一书第七章的笔记。由于我电脑上的 Python 是 3.7.1 版本的,无法安装 zipline 包,所以我只学习了这一章的开头部分。

自动获取和展示中国宏观杠杆率数据

上周许文立老师在其公众号宏观经济研学会 介绍了中国宏观杠杆率数据。下载地址为:中国宏观杠杆率数据。为了方便获取这个数据,我写了一个简单的 Stata 程序。

Trading Using Google Trends

本文是学习 Mastering pandas for finance 一书第六章的学习笔记。介绍了一个简单的交易策略,就是根据谷歌搜素的搜索词:debt 的数据制定交易策略,具体来说是这样的,如果 debt 的搜索频率高于过去三天的平均搜索量就全仓卖出,否则就全仓买入。结果表明这是一个很好的策略。

Time Series and Stock data

本文是 Mastering pandas for finance 一书第四五章的学习笔记,介绍了 pandas 时间序列的处理相关操作。

Reshaping, Reorganizing, and Aggregating

在半年之后,Introducing the Series and DataFrame 终于迎来了续集。本文是 Mastering pandas for finance 一书第三章: Reshaping, Reorganizing, and Aggregating 的学习笔记。

Python 再入门

经过一晚上的随意学习,我终于确认,我把之前学的 Python 全忘完了。明天开始再从零入门吧!

长期投资、资产积累与退休后的预算

本来这篇是想学习这个的:zonination/retirement,但是觉得他的算法难以理解。所以就自己重新设定了一些假定来阐述长期投资与资产积累的关系。

长期投资的益处

本文为zonination/investing学习比较,作者以投资美国股市为例,通过图表的方式讲述了长期投资的益处,特别是投资达到 30、40 年时,资产将会稳健的大概率增长。

cryptocmd——获取加密货币交易数据

该包的 GitHub 地址为:guptarohit/cryptoCMD,可以用于获取加密货币的数据,输出格式可以选择 list、DataFrame 和 csv,非常方便。

使用 Docker 建立 QUANTAXIS 执行环境

昨天有又试了一下使用 Docker 建立 QUANTAXIS 执行环境,没想到成功了,按照官方教程,具体步骤如下:

简单策略回测详解

这篇文章介绍了 QA 回测的一个示例。

QA 框架策略综述

这篇博客介绍了一些常见的交易策略。

马科维茨有效前沿实现(Stata 版本)

这篇文章是受上一篇文章的启发,想用 Stata 也实现一遍,不过后面的最优化部分我实在不会用 Stata 做了。

马科维茨有效前沿实现(Python 版本)

这里使用的数据是 QA 框架建立的数据库里面的数据。

QA RISK 插件

QA_Risk 插件是 QA 对于风险、绩效的一个评估插件。

QAARP 模块——账户、组合、策略

这部分看起来已经非常让我感到晕眩了。。。

easyhistory——获取股票的历史数据

该库的地址为shidenggui/easyhistory。可以用来获取股票历史数据。

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