最大回撤
"最大回撤"是金融领域中的一个重要概念，它描述的是一项投资组合的价值在某个时间期间的最大资本降低额，呈现了该组合在过去某段时间内可能面临的最大风险。更具体地说，它计算的是资产价值从峰值下跌到谷值的最大幅度，反映了投资的风险性和资产价值的波动情况。最大回撤是评估投资表现和风险管理效果的关键指标，对于投资者来说，理解和关注这一指标至关重要，因为它能帮助他们更好地了解自己的风险承受能力，并制定合理的投资策略和风险管理决策，从而优化投资组合，减少可能的资本损失。
多因子选股策略-股票日频
更新时间：2024-05-20 10:04
【历史文档】大家帮我看看是咋回事，回测数据交易有问题
本帖内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台
https://bigquant.com/experimentshare/fd3f21c915964e5b8800b41fe1314ec9
\
更新时间：2024-05-20 08:29
用线性-回归算法实现A股股票选股
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-20 07:17
强化学习在金融市场中的应用（上）
本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看以下最新内容，作为参考资料学习。
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
[https://bigquant.com/experimentshare/e1779fa4ec184a1fb209ebff7c588b8d](https://bigquant.com/experimentshare/e1779fa4ec184a1fb209ebff7
更新时间：2024-05-20 06:33
lightgbm多因子选股
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
[ht
更新时间：2024-05-20 06:21
基金双均线策略
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
以双均线策略为例，采用新的DataSource接口实现基金数据的读取及策略回测
[https://bigquant.com/experimentshare/ac13b3c580cd4f06ad2cce26dd718ecc](https://bigquant.com/experimentshare/ac13b3c580cd4f06ad2cce2
更新时间：2024-05-20 06:13
Alpha策略
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-20 03:43
一阳穿多线策略的因子描述-滚动训练
【此文档为旧版】 相关新版文档参考：
https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/16571b942a8a4a92a4914c15f65d0883
\
更新时间：2024-05-20 03:03
用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-20 02:15
利用机器学习对冲风险
更新时间：2024-05-20 02:09
对冲策略研究demo示例
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/0f3871389f5846009ba425fe066d03b2
\
更新时间：2024-05-20 01:07
用StockRanker算法实现A股股票选股
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/72d5601550164505aad979f7265f8fec
\
更新时间：2024-05-20 00:50
DQN个股择时策略研究
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
\
导语
本文主要分享一个基于Deep Q Network的对于个股的择时策略
算法简介
DQN与Q-Learning
本文主要使用的是Deep Q Network。DQN是强化学习的一种方法，结合了Q-learning和深度学习神经网络。
Q-learning是用一张表来记录各个状态下的各个行为的q值，它能记录的状态
更新时间：2024-05-20 00:40
基于协整的配对交易
更新
本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：
https://bigquant.com/wiki/doc/5z65lqo5y2p5pw055qe6ywn5a55lqk5pit-6x1P1362eJ
策略案例
[https://bigquant.com/experimentshare/6b05d7bd134e420387acfa25c37b283f](https://bigquant.co
更新时间：2024-05-17 09:23
用随机森林-分类算法实现A股股票选股
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 06:42
深度学习量化交易模型
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 03:49
深度学习在期货高频上的应用示例
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 02:54
StockRanker多因子选股策略
更新时间：2024-05-17 02:33
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq
问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
小市值策略变形记
适用于AIStudio3.0.0的版本:
https://bigquant.com/wiki/doc/%5Fnew-iH7DEZCRpf
{{membership}}
https://bigquant.com/codeshare/5a5dd498-4590-44c2-8109-ae4501f49494
\
更新时间：2024-05-16 09:15
组合优化概述
更新
本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：
https://bigquant.com/wiki/doc/57ue5zci5lyy5yyw5qac6lw-LvaK2l8nla
[https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc984929afffd7614437348c](https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc9
更新时间：2024-05-16 06:35
【历史文档】策略回测-策略回测结果指标详解
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:47
【历史文档】策略示例-基金传统策略
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:32
【历史文档】策略示例-基金策略
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:29
【历史文档】策略示例-用梯度提升树回归算法实现A股股票选股
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:00