想知道如何利用量化策略接入全球股票指数API接口吗？别担心，我们这篇文章将用通俗易懂的语言，手把手教您如何快速获取全球市场的股票指数最新动态，轻松掌握实时港股、实时美股指数等股票指数相关的实时数据。全球股票指数API要求稳定，快速，实时，股票指数API接口还要求产品种类数据繁多。

一、获

导语

本文挑选了著名的风险结构模型进行介绍，具体的细节并没有深入展开，旨在抛砖引玉，了解Barra对于风险结构模型的思维方式和理念。

多因子模型

相似的资产会有相似的回报，这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因（因子），资产会表现的十分类似，例如价量变化、

导语

本文介绍了风险平价组合的理论与实践；后续文章将对risk parity组合进行更深入探讨以及引入预期收益后的资产配置实战策略。

前言

• 资产配置是个很广泛的话题，在投资中是一个非常重要的话题
• 从使用场景分类上来看，资产配置可以是宏观的资产配置，比如货币类、债券类、权益类

https://bigquant.com/experimentshare/cdf694a0f88d426ca700c042745dfa8a

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项目介绍

在经历了近期中国股市的大幅波动之后，我们深刻理解投资者和量化爱好者可能面临的压力和挑战。然而，请相信，每次市场的波动都携带着成长的种子，为我们深化理解和提升技能提供了绝佳的土壤。参加 BigQuant 量化未来之星选拔计划，不仅是开启量化金融职业之旅的第一步，更是在不确定性中

什么是量化交易？

度娘官方版 — 理论这么说

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策 。（注：*

前言

featuretools有专门的 transfrom 类的特征处理方式，但是我在实际使用中没有使用，因为featuretool的思路是凡是能够进行特征变换的特征都要应用一遍，所以应用的模式基本上是生成大量的性能不强的特征，下一步必须进行严格的。

所以今天尝试用gplearn进行一下特

导语

在上一篇文章中，大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识，但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑，没关系，本篇文章中，我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念，希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。

基

在我们找到一堆因子后，下一步就是把这些因子打好标，丢入模型，让模型去寻找因子和标签的映射规律。

标签就是你要解决的问题，标签应该是和因子强相关的。随意的打标会增加模型预测的难度，而过于傻瓜的打标会限制因子的发挥。

普遍做法：n个周期后的收益率作为标签

普遍做法是用n个周期后的收益率作为标签

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什么是套利？

简单来说，统计套利由一组量化驱动的算法交易策略组成。这些策略旨在通过分析价格模式和金融工具之间的价格差异来利用数千种金融工具的相对价格变动。统计套利起源于 1980 年代左右，由摩根士丹利和其他银行主导。统计套利策略，也被称为 StatArb，见证了金融市场的广泛应用。该策

MACD 含义

在股票市场中，MACD 是投资者常用的技术指标之一，MACD 是移动平均收敛背离的缩写，是一种跟随动量指标的趋势。它是三个时间序列的集合，根据历史价格数据计算为移动平均线，通常是收盘价。MACD 线是特定证券收盘价的快速（短期）指数移动平均线和慢速（长期）指数移动平均线之间的

布林带是一种技术指标，用于以更好的方式分析市场并帮助我们对资产价格做出更好的假设，即资产是否超买或超卖。布林带之于交易就像莎士比亚之于文学，如果你想在交易世界中留下印记，这非常重要而且很难避免。

布林

顾名思义，相对强弱指数 (RSI) 指标告诉我们资产的相对强弱。换句话说，RSI 告诉我们股票相对于自身的表现（或不表现）。RSI 被视为一种强大的技术指标，可用于分析市场，并且是交易者武器库的重要组成部分，因为它可以帮助他们在市场时机上做出更好的决策。当然，与其他指标一样，始终建议使用多个指标，因

什么是移动平均线？

移动平均线（在本博文中有时称为 MA）是一系列数值的平均值。对于要平均的值的数量，它们具有预定义的长度，并且随着时间的推移添加更多数据，这组值会向前移动。给定一系列数字和固定的子集大小，MA 系列的第一个元素是通过取数字系列的初始固定子集的平均值来获得的。然后通过

面试题目说明

• 要求
  • 尽可能低的时间复杂度和空间复杂度
  • 代码逻辑清晰，变量命名合理，代码风格规范
• 点击如下题目的克隆策略按钮
• 完成代码
• 创建策略分享链接（策略开发界面右上角），发给面试官：分享策略 > 复制 分享链接
• 模版模版
  • 修改什么
  • 用什

本文介绍平台的因子使用教程利用布林带因子为例子

因子分析原理：

因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。

本文主要记录常见的一些模板，便于直接克隆运行。（每个模板提供了链接，建议右键点击选择用新的标签页打开）

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1. 自定义行情数据回测示例
2. [按指定价格成交](https://bigquant.co

在平台策略编写文件导航器中，有近20个模板策略，可供大家借鉴学习，本文进行简要介绍。

编写策略里的策略模板

在编写策略界面下，我们可以找到模板策略文件夹，存放了一些常用的策略/功能实现模板。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=

导语

本文介绍了如何计算因子风险暴露的内容。

判断风险暴露的建模是否合理

通常，此分析是基于历史数据，而对历史风险暴露的估计可能会影响未来的风险暴露。 因此，计算因子风险暴露是不够的。 你必须对风险暴露保持信心，并明白对风险暴露的建模是否合理。

##运用多因子模型计算因子风险暴

导语

本文介绍了因子模型、对冲以及Bet的相关内容，并针对如何进行市场风险对冲给出了具体的案例。

因子模型

因子模型是通过其他若干项资产回报的线性组合来解释一项资产回报的一种方式，因子模型的一般形式是：

![{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachmen

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的$\alpha$收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如

在2022年7月22日上市交易的中证1000股指期货是2022年的金融市场一件大事，公募私募基金又多了一份对冲工具，指数增强和alpha策略更能施展拳脚。本文介绍如何获取中证1000的代码和行情数据。

[https://bigquant.com/experimentshare/c77ca25583

在2022年7月22日上市交易的中证1000股指期货是2022年的金融市场一件大事，公募私募基金又多了一份对冲工具，指数增强和alpha策略更能施展拳脚。本文介绍如何获取中证1000的代码和行情数据。

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导语

在上一篇文章中，大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识，但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑，没关系，本篇文章中，我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念，希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。

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