MACD（Moving Average Convergence Divergence）是一种用于技术分析的趋势跟踪动量指标，它显示了两个不同时间长度的移动平均线之间的关系。MACD 主要用于识别资产价格的动量方向和强度、趋势的反转以及潜在的买入或卖出机会。

计算公式

MACD 由

（含相对强弱指数公式、使用技巧、Python代码、回测平台）

相对强弱指数（Relative Strength Index，RSI）是一种动量指标，用于分析股票的价格走势，以确定过度买入或过度卖出的条件。它是通过比较最近期间内的平均收益和平均损失来计算的。

[BigQuant](http

收益率（Return）是衡量投资价值随时间变化的百分比。它是一个基本的财务指标，用于评估资产或投资组合在一定时期内的表现。收益率可以基于过去（历史收益率）或预期（预期收益率）来计算。

年化收益率（Annualized Return）是将投资在不同时间段内的收益率调整为一年的标准时间长度，从而使得不

阿尔法（Alpha）是衡量投资表现的金融指标，用于评估一项投资的表现是否超过了市场基准。在投资管理中，阿尔法代表了在考虑了市场波动性和投资风险后，投资相对于基准指数（如标准普尔500指数）的超额回报。BigQuant的[金融市场数据因子平台](htt

最大回撤（Maximum Drawdown，简称 MDD）是衡量投资组合或资产在选定时间段内从峰值跌至谷底的最大损失百分比。它是一个重要的风险指标，用于评估投资的下行风险。最大回撤越大，意味着资产或投资组合的潜在损失越大。BigQuant的[金融市场

贝塔系数（Beta）是衡量一项投资相对于整体市场波动的指标。它是资本资产定价模型（CAPM）的关键组成部分，用于计算资产的预期回报和风险。贝塔系数反映了个别股票或投资组合相对于市场基准（如标准普尔500指数）的波动性。

BigQuant的[金融市场

这篇文章是写给正在成长的自己以及正走在量化投资这条路上的知友，希望大家都能变得更好。

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出

其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。

2019年，定下一个小目标：做一套Quant的工具箱，一边学，一边做，也一边分享。欢迎小伙伴们前来围观、拍砖。

（tips：文末罗列了所有量化核心技术框架）

工具箱将立足于三个领域

1. 量化开发——以交易后台开发为主
2. 研究——以机器学习研究框架为主
3. 交易——以期货和电子

今天是股票专栏的第一课内容，主要讲股票的本质是什么。

先说几句废话，个人认为学习任何知识，都要知其然，更要知其所以然。

学习股票投资，不应该是上来就看K线图，数波浪，或者翻财务报表，而是要把一些最简单却最本质的概念都搞懂。学好基础之后，再去学习如何操作，自然轻松得多。

今天主要回答三个问题：

五因子模型（Fama-French Five-Factor Model）是由ugene Fama和Kenneth French提出的，旨在更好地解释股票回报率的差异。

这个模型在原有的三因子模型基础上增加了两个因子，共包含以下五个因子：

计算公式应用参考：**[Fama-French五因子模型]

五因子模型是由Eugene Fama和Kenneth French提出的资产定价模型。

该模型在其先前的三因子模型的基础上，增加了两个新的因子：盈利能力和投资风格因子。

模型旨在更全面地解释股票回报，并在学术界和实务界都获得了广泛的关注。

![](/wiki/api/attachments.

波动率（Volatility）是金融市场中用于衡量资产价格随时间变化的程度。波动率越高，表示资产价格的变动幅度越大，风险也越高。在股票市场中，波动率通常以历史波动率（基于过去的价格变动）或隐含波动率（基于期权定价）来衡量。

BigQuant的[金融

换手率（Turnover）通常用于描述股票或其他证券在特定时间内的交易活跃程度。金融市场中，换手率可用于衡量股票的流动性，即股票在市场上买卖的频率和容易程度。

BigQuant的[金融市场数据因子平台](https://bigquant.com/d

净资产收益率（Return on Equity，简称 ROE）是一种衡量公司盈利能力的财务指标，用来评估公司管理层使用股东资本的效率。

ROE可以表示公司能够从每单位股东权益中创造多少利润。

BigQuant的[金融市场数据因子平台](https

市盈率（Price-to-Earnings Ratio，简称 P/E Ratio）是一种评估公司股价相对于其每股盈利（EPS）的指标。它是投资者用来衡量股票投资价值和评估公司股价是否被高估或低估的常用工具。

BigQuant的[金融市场数据因子平台

市净率（Price-to-Book Ratio，简称 P/B Ratio）是衡量公司股票价格相对于其账面价值的一个指标。这个比率通常用于评估公司股票的价值，尤其是在资产重要的行业（如金融业）中。

BigQuant的[金融市场历史数据因子平台](ht

布林带指标（Bollinger Bands，缩写BOLL）是一种流行的技术分析工具，由约翰·布林格（John Bollinger）在1980年代发明。

布林带主要用于评估股票或其他金融资产的价格波动性和市场趋势。一般由三条线组成：一个中间带（移动平均线）和两个外带（标准差带）。

[Big

夏普比率（Sharpe Ratio）是衡量投资表现的一个指标，它通过比较投资的超额回报与其承担的风险来评估投资的性价比。由诺贝尔奖获得者威廉·夏普提出，是风险调整后的回报的一种度量。

通过BigQuant量化平台的[金融市场数据因子](https:

在AI量化开发中，技术和方法的重要性可能会根据应用场景和策略的具体需求而有所不同。以下列举一些在AI量化领域普遍认为重要的技术和方法。

1. 线性回归 (Linear Regression)
2. 逻辑回归 (Logistic Regression)
3. **决策树 (D

AI量化领域结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）以及量化金融的技术和方法。这一领域的目标是使用算法和计算模型来分析大量金融数据，从而做出投资决策或提高交易效率。

一些在AI量化领域重要技术和方法，以及在金融领域的应用：

1. 机器学习算法：机器学习算法是AI量化领域的核心。它们包括

AVL树

AVL树是一种自平衡二叉搜索树。在这种树中，任何节点的两个子树的高度差被严格控制在1以内。这确保了树的平衡，从而保证了搜索、插入和删除操作的高效性。AVL树是由Georgy Adelson-Velsky和Evgenii Landis在1962年发明的，因此得名（Adelson-Ve

错误信息 "ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity"

通常出现在使用 NumPy 或类似库进行数组操作时，

当在一个大小为零的数组上执行某些聚合操作（如最小值、最大值、平均

错误消息 "< not supported between instances of str and float" 在 Python 中，

通常发生在你尝试在一个字符串（str 类型）和一个浮点数（float 类型）之间使用小于（<）比较操作符时。

这种类型不匹配导致 Python 无法执行比较

遇到错误 "module 'tensorflow' has no attribute 'config'" 时，通常与 TensorFlow 的版本或安装有关。

在 TensorFlow 2.x 中，tf.config 是一个有效的子模块，用于配置硬件设备、执行环境等。

如果你使用的是 Tenso

遇到 _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'H' 错误时，通常因为在尝试用 Python 的 pickle 模块加载一个被损坏或格式不正确的文件。

这个错误可能有几个原因：

1.文件内容不是 pickle 格式 pickle

2.文件已