期货亏损者占据了 80% 期货交易参与者，这个比例不得不令所有投机者反思其亏损的原因，今天我们就期货账户亏损的因素做进一步讨论。无论股指期货还是商品期货投机交易中，太多的投资者由于多种不确定因素导制期

　　前面2篇文章讲了金融时间序列分析的基础知识，本文简单介绍下怎么实战。  网上有很多用R语言进行金融时间序列分析的资料，但是用Python的不多，我在此介绍下怎么用Python操作，至于R语言怎么弄，读

　　1. 时间序列模型 1.1 数学模型 随机变量序列{Yt:t=0,1,2,......}{Yt:t=0,1,2,......}称为一个时间序列模型。  t = 0, 1,2,3….  均值函数：  μ

　　1. 金融时间序列 1.1什么是时间序列 金融时间序列是属于时间序列数据的一种，他们就是有很强的时间性，数据前后具有很强的依赖性，切无法调整顺序，一般都是二维数据。  时间序列由于具有很强的序列行，而

　　凡是在市场中拼杀的人们难免会遇到瓶颈的问题，而所谓的瓶颈大致表现为以下三个方面：   1、交易思路浑浊、停滞；   2、交易系统无论如何努力的完善可都难以有所改观，甚至还出现倒退的情况；   3、账户

　　「01」   曾经有位前辈跟我说：真正赚钱的交易技术，在我们入行的第一个月，其实已经学会了，我们之所以十年如一日地亏钱，不是技术不行，而是陷入技术怪圈兜兜转转一辈子，转不出来。   这位前辈，就是江湖

　　弹性网络（ElasticNet） 弹性网络介于 Ridge 回归和 Lasso 回归之间。它的正则项是 Ridge 回归和 Lasso 回归正则项的简单混合，同时你可以控制它们的混合率 $r$，当 $

　　随机梯度下降 批量梯度下降的最要问题是计算每一步的梯度时都需要使用整个训练集，这导致在规模较大的数据集上，其会变得非常的慢。与其完全相反的随机梯度下降，在每一步的梯度计算上只随机选取训练集中的一个样本

　　在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却

　　有句话说得好：心有多大，世界就有多大。这句话放在交易中也很合适：心有多大，行情就有多大。大多数投资者容易被事物表象所迷惑，看不清事物本质。他们每天追求确定性，追求暴利，追求传说中的圣杯，然后，迷失在交

　　散户在证券市场是弱者，他们不能发动行情，只能搭乘主力已经开启的航船；但散户有时也是强者，进出市场快捷方便，游刃有余。   在这个市场中也只有顺势而为，才能真正赚到钱，然而每个人的人生都有不同的轨迹，每

　　误区一：交易系统就是指标的优化 很多交易系统的设计者认为，交易系统就是优化指标，因此这些人热衷于使用指标优化功能，每天对每个指标进行计算并赋予特定的参数。其实这些人犯了两个错误：   一是将交易系统的

　　简单地说，趋势就是股票价格的波动方向，或者说是股票市场运动的方向。 趋势的方向有三个： a. 上升方向； b. 下降方向； c. 水平方向，也就是无趋势方向。 按道氏理论的分类，趋势分为三个类型：主要

　　一、收集数据 每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括： 商品评价（来自 Amazon、Yelp 以及其他 App 商城） 用户产出的内容（推文、Faceboo

　　率性的人，常常去深思期货中的几个关系对比。   以下是常见的几种期现价差走向及多空方向的做法供大家参考：   一、当期货价格低于现货价格时 期货价格向上运行，现货价格向上运行。建立期货多头头寸。 期货