优秀策略分享——高股息多因子策略
1.市场观察和机会发现
优质高股息策略以稳定收益和抗风险能力为核心,在量化交易中具备独特价值。其逻辑层面,在经济下行或波动时,高股息企业商业模式成熟、现金流稳定,能提供防御性;股息再投资可实现复利增长,放大收益;被低估的高股息股存在估值修复机会;同时满足养老金等长期资金的配置需求。市场
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优质高股息策略以稳定收益和抗风险能力为核心,在量化交易中具备独特价值。其逻辑层面,在经济下行或波动时,高股息企业商业模式成熟、现金流稳定,能提供防御性;股息再投资可实现复利增长,放大收益;被低估的高股息股存在估值修复机会;同时满足养老金等长期资金的配置需求。市场
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直播回放:[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l0508+2025-05/courseware/100259a77ce24e788e9f3a4ec26501ca/4fb95fe2f5a642f3ab6a86
由small_q创建,最终由small_q更新于
stacktrace看不出我代码逻辑哪里有问题,看起来是bq平台相关的
,运行得到结果都是nan。
是我的代码有问题,还是数据库没有均线数据?
########获取股票20日均线价格####################
import dai
import pandas as p
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特别注意:本策略在编写和优化时基于当时的未更新的财务因子字段,目前该数据和字段经过了更新和错误修正。故目前利用本策略的代码尽管可以运行,但回测结果与文中的差异很大,效果大不如从前,以目前的数据回测结果为准,深表歉意。但本文介绍的策略编写思路和参数优化过程仍然值得学习,读者可以参考该思路进行策略编写。
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大模型驱动流程自动化,揭秘行业因子挖掘智能体系统!由大模型驱动的革命性工具,重新定义量化研究的效率边界!
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由small_q创建,最终由small_q更新于
pandasql这个包挺好用的,可以用SQL分析操作DataFrame,但没有预装。尝试在AIStudio里用安装,成功安装了,但不知道为什么还是无法import
,并申请实盘、绑定实盘资金账号。
2.设置对应实盘资金账号的实盘策略,创建计划交易信号(实盘申请通过后:用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略)。
3.创建实盘访问凭证,获取对应访问凭证的密
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ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 3 **[1](vscode-notebook-cel
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请教下面这个函数,是只在指定的调仓日(例如每个季度的第一天)才会调用这个函数?还是每天都会调用这个函数?
def m5_handle_data_bigquant_run(context, data):
如果只在调仓日才会调用这个函数,那么突发事件(例如突然大跌),怎么
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可转债是上市公司发行的一种特殊债券,它赋予投资者在特定条件下将债券转换为公司股票的权利。投资者持有可转债,既可以享受债券的稳定利息收益,又能在公司股票价格上涨时,通过转股获得股票增值收益,具有 “下有保底,上不封顶” 的特点。
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