A股

A股是可以量化交易的,通过BigQuant实盘交易入口从而达到A股做量化的效果。A股的正式名称为人民币普通股票,是由中国境内的公司发行,专供中国境内机构、组织或个人以人民币认购和交易的股票。A股市场是中国股市的主要组成部分,也是中国经济发展的重要风向标。由于其庞大的市场规模和快速增长的经济背景,A股对全球投资者具有极高的吸引力。A股的表现不仅反映了中国经济的整体状况,也受政策、国际环境、企业盈利等多因素影响。因此,对投资者而言,理解和把握A股市场的动态,是洞察中国经济发展脉络和把握投资机会的关键。

用支持向量机-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 10:24

超级大单、大单、中单、小单指标

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 10:01

A股股票过滤模块

https://bigquant.com/codesharev2/39a8c639-92e8-48d4-a432-8cec3e21c047

\

更新时间:2024-05-20 07:23

A股股票过滤模块

https://bigquant.com/experimentshare/116fdc30e1944051ba43f73e74837776

\

更新时间:2024-05-20 07:21

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

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

“漂亮50”策略尝试 v1

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 06:41

lstm+cnn+A股去ST+大盘风控

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 03:48

【历史文档】策略示例-用随机森林回归算法实现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

【历史文档】数据-A股

{{use_style}}

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](https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecd

更新时间:2024-05-15 06:55

【历史文档】预计算因子

{{use_style:custom-style-default}}

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:

更新时间:2024-05-15 06:03

同花顺涨停a股市值20230928

https://bigquant.com/codeshare/d9fc6c92-ad4a-47ea-872b-72f95c28dce4

\

更新时间:2023-09-27 02:30

一、股票的基本知识(2)股价为何有涨有跌?(上)

这是从0学股票专栏的第二篇,上一篇讲了股票的本质是什么,当中提到了投资股票收益的主要来自两个方面:1、分红收益,2、股票溢价收益。

现实中,比起股价波动的收益,分红收益显得有点微不足道。

在wind上拉了下最近报告期(2016年)的数据,股息率排名最高的也就22%左右,A股所有股票的加权平均也就2.5%附近。

(注:股息率=近12个月内公司的累计分红总额/公司总市值)

看不懂没关系哈,人话解释即在股票中,一年有20%的分红收益已是很高的了,而股价一年之间的波动很可能就有正负50%-100%。所以,对全球股市而言,投资收益都主要来源于股票溢价。

那溢价怎么来的?即你卖出的价格大

更新时间:2023-06-14 03:02

用Python,tushare做一个A股每日收盘行情监测分析(含源代码)

**灵感:**对于交易者来说,每日收盘分析是一件必要的功课。现在的看盘软件种类很多,已经有很多整理好的数据,但是对于高阶玩家,可能需要更多自定义化的功能,做出自己的每日分析报表。那我们何不尝试用Python做一个?

先上结果:

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='1

更新时间:2023-06-14 03:02

A股私募规模刚超公募,华尔街却在讨论对冲基金的黄昏了

导语:在过去的8年里,投资者为暗淡无光的对冲基金业绩表现支付了很高的费用。对冲基金经理们对业绩表现不如人意都给出了各种各样的解释。但不能老是如此。十几年前,市场上只有几只对冲基金,大家都知道这几只对冲基金是照顾那些富人的投资胃口的,而这些富人也愿意对对冲基金的高额回报支付比较高的费率。现在,对冲基金业达到3万亿美元的规模,其中的很多投资者都是公众养老基金。而且,最重要的是,现在的“对冲基金”已经发生了很大的变化。

“对冲基金”过去意味着很多

在上世纪40年代,身为记者和社会学家的阿尔弗雷德•温斯洛•琼斯(Alfred Winslow Jones)有一个创意。他决定用借来的钱买股

更新时间:2023-06-14 03:02

600GB A股、期货 TICK历史行情FTP数据服务器开通了,行情数据每天实时更新共享,方便量化交易回测

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='800' height='387'></svg>)

承载金融科技人的梦想,追求量化速度效率的极致

QQ群:5172183 、236828089

由Quicklib作者提供,请看Quicklib作者的其它文章

**《[承载金融科技人的梦想,追求

更新时间:2023-06-14 03:02

岑的定量世界4:科技股闪崩,国进资退

这周五A股科技股出现了比较有意思的行情,在中午收盘前短短10分钟内,科技股板块集体下挫近3%,资金集体出逃,是为异象。

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns='[http://www.w3.org/2000/svg' width='424' height='435](http://www.w3.org/2000/svg'%20width='424'%20h

更新时间:2023-06-14 03:02

如何躲避“黑天鹅”

又是一个恐怖的黑色星期一,A股创8年来单日最大跌幅,人均蒸发资产8万多,搞得市场人心惶惶。那么,问题来了,像如此惨烈的“黑天鹅”,是否有办法预测呢?

首先,给大家介绍一个简单的物理概念——相变。相变是指物质从一种相转化为另一种相的过程。所谓相,是指物质聚集的状态,不同的相具有不同的统计性质。最熟知的例子就是水了:我们熟知水的气相、液相和固相,以及它们不同的物理性质。气相时,水分子剧烈无规则运动;固相时,水分子规则排列。液态水温度达到100度时转变为气相,低于0度时转变为固相。

等等,说这个有卵用?

其实,不仅是水,几乎所有的系统都存在相变。当系统变量达到临界相变点的时候,系统的状态和性质

更新时间:2023-06-14 03:02

A股到底能不能做股票量化投资?

巴菲特在今年的伯克希尔年会上说过:

**“ (Chinese) Markets have a casino characteristic that has a lot of appeal to people, particularly when they see people getting rich around them. And those who haven’t been through cycles before are more prone to speculate than people who have experienced the outcome of wild spec

更新时间:2023-06-14 03:02

三、补充知识(1)其它证券业务介绍

今天A股在经历了上周跌破熔断地点后,迎来了暴力反弹,创业板暴涨近5%,上证综指拉近4%。

趁着今天的反弹,赶紧继续更新我们的股票专栏,哈哈哈哈!

之前已经介绍了股票的基础知识(股票本质、股价涨跌、投资风格等),然后介绍了股票的操作知识(如何交易、开户、看行情等),其实如果充分掌握的话,应该对股票有了比较入门的了解了。

专栏的最后一章,会介绍两个补充知识:

1、其它证券相关业务

2、投资相关的书籍、论坛、博主等推荐

今天先讲第一点,其它证券业务介绍,主要涉及到投资者在证券账户中常接触到的三个功能——理财、融资融券和港股通。

理财

理财大家应该

更新时间:2023-06-14 03:02

预期调整类因子的收益特征 海通证券_20180524_

摘要

机构调研事件。通过上市公司的投资者调研公告,可以获知机构投资者的调研信息。统计发现,A 股的机构调研事件以特定对象调研为主;参与调研的机构投资者集中在 5 家以内;多数调研公告会在调研事件发生后的一周内公告。 机构调研的股票特征。研究发现,机构投资者倾向于调研大市值,前期具有高涨幅、高换手、高波动的活跃股票。这些因素都会对股票未来收益产生显著影响,因此在分析机构调研事件对股票收益影响时,需要加以控制。

机构调研股票的超额收益。通过截面回归模型,我们发现,在控制了常见选股因素的影响后,机构调研股票仍然具有不能被解释的超额收益。截面溢价的月胜率为 65%,月均值为 0.30%,信息

更新时间:2023-06-13 06:53

大跌中可靠的低成本对冲策略介绍:寻找避风港 海通证券_20180207_

摘要

2018年2月6日,受夜间美股大跌的影响,A股早盘低开后一路下挫。截止收盘,沪深300、中证500和创业板指分别下跌2.93%、4.90%和5.34%。面对这样突如其来的风险,除了提前预判、降低仓位之外,是否还有其他可供对冲的手段,以规避股票组合的大幅回撤。 为此,本文介绍了两类非常简单的低成本策略——时间序列动量和质量因子,它们在股票市场出现大幅回撤时,表现十分突出,能够帮助投资者免受大幅的亏损。而且,这两个策略即使是在正常的市场环境中,也有着稳健的收益表现。

时间序列动量策略。时间序列动量策略主要应用于期货市场,其思想非常简单。 观察每个品种过去R个交易日的涨跌幅,若上涨则

更新时间:2023-06-13 06:53

DeepAlpha最佳实践:(一)数据标准化方法研究

本文主要研究了量化选股场景中的数据标准化方法,分别对比了时序标准化和截面标准化方法的在量化选股模型上的效果。

主要的工作有:

一是构建DeepAlpha数据集,包含A股2011年到2022年98个量价因子的日线数据,label为股票未来5日的收益率;

二是采用基于时序的K折交叉验证方法,严格3年训练1年预测的数据划分,使研究更贴近于实际应用;

三是对比了LightGBM模型和DNN模型在不同标准化方法下的效果,发现截面标准化在DeepAlpha数据集上的表现更好;

四是将DNN模型的预测结果从2017年1月1日到2021年12月31日进行了模拟回测,基于截面标准化的方法年化收益35%

更新时间:2023-06-07 08:35

A股日内动量效应:半小时涨跌幅间的规律

摘要

日内动量介绍Gao L等学者在Market intraday momentum中提到了指数日内涨跌幅的一个有趣现象,即开盘半个小时的涨跌幅可预测收盘半小时的涨跌幅,这一规律在标普500、道琼斯指数,罗素2000等指数均成立。作者给出了两点可能的解释1、基金再平衡的需求2、信息反应不足。

A股主要指数半小时涨跌幅相关性测试

  1. 各指数在下午的交易时段,半小时涨跌幅之间呈现相对较强的正相关关系。
  2. 上午临收盘半个小时(11:00-11:30)与下午(13:30-14:00)负相关。
  3. 上午临收盘半个小时(11:00-11:30)与下午(13:00-13:

更新时间:2023-06-01 14:28

温和收益的动量与极端收益的反转效应-东方证券-20190701

研究结论

A股的原始收益在短期内表现出很强的反转效应,但是在中长期内并没有发现在海外市场普遍存在的动量,本篇报告尝试通过对股票原始收益进行分解找到真正驱动动量或者反转效应的收益成分

我们将原始收益拆分为隔夜收益部分和盘中交易部分,在5分钟收益率数据的基础上借鉴因子极值处理的方法将盘中交易部分拆解成温和收益部分和极端收益部分。根据统计,A股日内正向极端收益的频率和幅度都略高于负向极端收益,股票的上涨主要是由极端收益贡献的。

采用Jegadeesh and Titman(1993)的JK组合构建方法,我们发现,隔夜收益部分和温和收益部分表现出显著的“动量”特征,极端收益部分表现出极端的

更新时间:2023-06-01 14:28

分页第1页第2页第3页第4页