投资组合风险和收益率的计算涉及多个财务概念和数学公式。让我们首先了解一些基本概念，然后进入具体的计算方法。

投资组合收益率的计算 假设投资组合由多种资产组成，每种资产的预期收益率和投资占比各不相同。

投资组合的预期收益率可以通过以下公式计算：Rp ​=∑(n,i=1) (wi ×Ri​ )

在外汇交易领域，利用外汇数据 API 接口获取实时市场数据并结合量化策略实现自动化交易已成为趋势。本文将介绍如何通过 iTick 免费外汇报价 API 接口与 Cursor AI 代码工具快速实现量化策略的自动编写与部署，涵盖外汇数据 API 调用、策略逻辑生成、代码自动生成及回测全流程。

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在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其多市场覆盖与高性能特性，成为策略开发者的核心基础设施。其外汇 API支持全球主流货币对（如 EURUSD、USDJPY）的实时行情推送，提供 Tick 级 Bid/Ask 深度数据与波动率指标；股票 API则覆盖 A 股、港股及美

在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其强大的多市场覆盖能力，已成为专业交易员的首选数据解决方案。其外汇 API支持全球主要货币对（如 EURUSD、GBPUSD）的毫秒级行情推送，包含 Bid/Ask 深度报价和实时波动率数据；股票 API则覆盖 A 股、港股及美股市

在全球金融市场波动率加剧的背景下，传统量化投资体系正面临数据维度单一、策略迭代滞后、决策响应缓慢等痛点。iTick 外汇股票报价 API 服务与 DeepSeek-R1 大模型的深度整合，通过 "数据 + 算法 + 场景" 三位一体的创新架构，为量化投资领域带来了革命性突破。

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简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易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，用数量模型验证及固化这些规

在量化投资的汹涌浪潮中，你是否渴望拥有一个强大且便捷的工具，助你乘风破浪，驶向财富的彼岸？如今，Qbot 与 iTick 强强联合，为广大投资者和开发者打造出一个前所未有的 AI 量化生态系统。

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研究背景

文章从现代投资组合理论出发，强调了通过多样化投资来优化风险和收益的重要性。再平衡（PR）是维持投资组合风险收益特征的关键策略，通过定期调整资产权重来应对市场变化。再平衡的频率（ORF）是一个关键参数，因为它直接影响交易成本和投资组合的灵活性。文章指出，频繁再平衡会增加交易成本，而过

随着 AI 技术的不断发展，其应用领域得到进一步扩展。同时，基于外汇API、贵金属API、股票API等量化投资凭借其科学、系统的决策方式，在金融领域中扮演着愈发重要的角色。QLib，作为一个专注于量化投资研究的开源项目，就利用了 AI 技术，结合iTick的免费外汇API、股票API数据接口，为广大

文章摘要

金融市场的复杂性、非线性、非平稳性和时间变异性使其成为一个充满挑战的领域。随着技术的进步，AI技术在金融市场中的应用越来越广泛，尤其是在自动化交易、投资、保险和风险管理等领域。AI技术能够通过分析大量数据来提高金融服务的效率、安全性和个性化。然而，金融市场数据的质量、高频数据处理以

在量化分析领域，股票数据接口、免费外汇API、实时外汇API以及实时外汇报价和实时外汇数据的可靠性与便捷性堪称核心要素。经过大量严谨且深入的实测之后，我们成功筛选出了一系列稳定且高效的股票数据接口及外汇相关API。

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1. 文章背景

股票市场预测对于投资者来说至关重要，但由于市场的高度波动性、不确定性和复杂性，这一任务极具挑战性。近年来，机器学习（ML）和深度学习（DL）算法在处理大规模数据和复杂关系方面展现出巨大潜力，能够识别传统方法可能遗漏的模式和趋势。因此，本文旨在比较不同ML和DL模型在股票市场预

1. 文章背景

近年来，算法交易在股票市场中的应用迅速增加，显示出比传统交易方法更优越的性能。人工智能（AI）系统在处理大量数据和市场变量方面表现出色，能够超越基于人类的交易策略。然而，人类交易员在分析海量数据时存在局限性，且容易受到贪婪和恐惧等情绪的影响，从而导致错误决策。相比之下，AI交

您如何衡量持有单一资产（如公司股票）的风险？您如何比较两种资产的风险？您如何选择要添加到现有投资组合中的资产？

了解单项资产的回报

什么是资产回报率？

假设某一时刻某项资产价值 100 美元，你购买了它。下一刻（比如说一周后），价格上涨到 110 美元。

那么你的投资回报率是

在金融领域的开发中，获取实时的外汇和指数数据至关重要。本教学将指导你如何使用 Java 语言订阅免费的外汇 API 和指数 API，主要通过 WebSocket 技术实现数据的实时获取。

一、技术原理

WebSocket 是一种在单个 TCP 连接上进行全双工通信的协议，它使得客户端和服务

凯利准则对于长期交易来说已经足够好，前提是投资者对风险是中性的，并且能够承受较大的回撤。然而，在实际交易中，我们无法接受长时间和较大的回撤。为了克服凯利准则导致的较大回撤问题，Busseti等人（2016年）提出了风险约束凯利准则，它将最大化长期对数增长率与回撤作为约束结合起来。这种约束使我们能够获

强化学习（RL）是机器学习中最令人兴奋的领域之一，尤其是在交易领域应用时。RL之所以如此吸引人，是因为它允许你优化策略并增强决策方式，这是传统方法无法做到的。

它最大的优势之一是什么？

你不需要花费大量时间手动训练模型。相反，RL可以自行学习和做出交易决策（取决于收到的反馈），并根据市场

算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

自动化交易是一种利用自动化系统执行交易订单的方法，速度更快。凭借你在交易领域的专业知识，你可以将交易方法自动化，而不是手动执行交易。在这篇博客中，你将了解有关自动化交易方法的一切，并开始学习如何入门。

内容大纲

• 什么是自动化交易？
• 自动化交易的历史
• 自动化交易的工作原理
• 自

为什么使用TGAN？

在量化交易中，你可能会遇到日常金融数据不足以回测策略的情况。然而，遵循真实数据分布的合成数据可以非常有用，可以帮助你用足够数量的观测值来回测策略。生成对抗网络（GAN）将帮助我们创建合成数据。具体来说，我们将使用用于时间序列数据的GAN模型。

文章大纲

在这篇

本文章翻译自MSCI研报《MSCI INTEGRATED FACTOR CROWDING MODEL》下附PDF英文原文

作者：George Bonne, Leon Roisenberg, Roman Kouzmenko, Peter Zangari

时间：2018年6月

摘要

引言

资本资产定价模型（CAPM）长时间以来是资产定价的第一范式，它在一系列假设基础上认为资产的期望收益率由无风险利率和其承担的风险溢价所决定。但是，自20世纪70年代以来，学者们逐渐发现按照某种风格交易股票能够战胜市场，比如：Basu（1977）发现的盈利市值比（EP）效应和Banz（19

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在