量化交易是利用数学模型和算法交易的方法，依赖于精确的数学模型和计算机算法来分析市场数据，并在合适的时机进行买卖。

对于散户来说可以通过自动化量化分析及交易减少人为情绪对交易决策的影响。

通过BigQuant量化平台系统可以分析大量历史市场数据，提升投资抉择效率，还可以使用多种组合量化因子降低投

投资组合风险是指投资者在构建投资组合时面临的各种不确定性因素，这些因素可能导致投资组合的实际收益与预期收益产生偏差，从而给投资者带来损失。

风险因素

投资组合的风险因素众多，它们可以从多个角度影响投资的回报和稳定性。理解这些风险因素对于有效的投资管理和风险控制至关重要。以下是一些

回测结果是基于历史数据对某一投资策略进行模拟交易后得到的结果。进行回测的目的是为了评估一个投资策略的盈利能力、风险水平以及其他相关指标。

回测结果中通常包括不同时间段的投资收益率、最大回撤、胜率等指标。这些结果可以帮助投资者了解该策略的优势和不足，从而进行调整和优化。

基本概念

核心概念

在金融市场分析中，支撑线是一个重要的技术分析工具，用来标识资产价格下跌过程中可能会遇到的阻力位，即价格可能停止下跌并可能开始反弹的水平。

• 定义：支撑线通常通过连接一系列价格下跌过程中的低点来绘制。这些低点是市场在特定价格水平找到足够买家支持的历史证据。

金融交易概念

金融交易是指在金融市场上买卖金融工具的过程，例如股票、债券、衍生品（如期货和期权）、货币以及其他金融资产。这些交易可以在各种平台上进行，包括交易所、场外市场（OTC）和电子交易平台。金融交易的主要目的是为了投资、对冲风险或从市场价格变动中获利。

![金融交易](/w

量化投资是指使用数学模型、统计分析和计算机算法来指导投资决策的方法。

这种方法试图通过消除人为情感和直觉的影响，以客观和系统的方式分析市场和价值。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=b41727f5-1662-4788-80bc-955ec1b35f8

资产定价模型，特别是资本资产定价模型（CAPM）的建立和应用，基于一系列基本假设。这些假设是为了简化现实世界的复杂性，从而使模型能够在理论上工作。以下是六个关键假设，这些假设也普遍适用于其他资产定价模型的基础之上：

一、市场是完全竞争和效率的

假设所有投资者都面对相同的市场信息，并

资产定价模型（Asset Pricing Models）是金融学中用于评估或预测金融资产价值的理论和模型。这些模型基于不同的假设，用于不同类型的资产，包括股票、债券、衍生品等，通过量化资产的预期收益与其所承担的风险之间的关系，帮助投资者评估投资机会并做出明智的投资决策。

![资产定价模型概念图]

支撑线和压力线是技术分析中的重要概念，用于识别股票、货币、商品等资产价格图表上的特定水平，这些水平可能阻止价格进一步的下跌或上涨。它们是通过历史价格行为来识别的，反映了市场心理和供需动态的关键点。

核心概念

• **支撑线：**指的是价格下跌过程中出现的一系列低点，这些低点构成了

1. 核心原理
2. 计算公式
3. 常见策略
4. 数据图示
5. Python代码

风险平价是什么意思

风险平价（Risk Parity）是一种投资组合构建方法，旨在通过各个资产的风险贡献平等化，实现资产配置的多样化和风险分散。与传统的资产配置方法不同，风险平价策略不仅考虑资

在这个数据驱动的时代，量化交易不仅是金融领域的革命，更是智慧投资的未来。

通过精确的数学模型和强大的算法，洞察市场动态，捕捉那些传统交易方法难以觉察的盈利机会。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=ef5c61b3-4866-423a-acd2-7add

压力线（Resistance Line）是技术分析中的一个核心概念，用于识别证券价格在上升过程中可能遭遇的阻力水平。

压力线是什么意思

压力线是通过连接一系列的价格高点（即在一定时期内价格达到峰值后回落的点）来形成的直线。这条线代表了一个价格水平，以上买方的动能减弱，卖方开始占据

不会代码也可以使用量化工具提升投资效率和收益概率的。

今天简单介绍下量化交易如何快速入门。

量化交易是什么意思

量化交易是一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法，应用范围一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场。它主要依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大

量化选股是一种基于数学和统计方法的股票投资策略，它使用复杂的数学模型和算法来分析和选择股票。这种方法强调数据驱动和系统化的决策过程，与传统基于主观判断和基本面分析的选股方法相对。通过BigQuant的量化策略开发中心（PC端）可以自主

AI选股概念

AI选股是指使用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，来分析大量金融数据，识别市场趋势，预测股价变动，并据此提出买卖建议的过程。它通过算法自动处理和解析历史数据、新闻报道、财务报表等，以揭示股市的潜在规律。

![](/wiki/api/attachments.r

BigQuant是国内拥有AI人工智能机器学习排序，同时囊括众多优质高级量化投资因子的AI量化投资平台；

AI量化投资平台一般都结合了人工智能（AI）技术和量化投资策略，旨在通过数据分析和机器学习算法提高投资决策的质量和效率。

![](/wiki/api/attachments.red

量化交易软件是一种专门设计用于执行量化交易策略的软件工具，广泛应用于金融市场。这种软件使投资者能够运用数学和统计方法，自动化地进行交易决策和执行。（tips：文末含所有量化交易软件平台入口及核心工具）

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=c2111

向导式策略生成器是量化交易领域的一个有用工具，尤其适合于初学者或那些希望快速测试和实现交易想法的交易者。

这种工具通常以用户友好的界面呈现，通过一系列步骤引导用户构建交易策略，而不需要深厚的编程或统计学背景。

BigQuant平台提供简便的可视化AI策略，可以轻松创建新的量化交易策略：**[Bi

投资策略的优化是一个复杂的过程，旨在提高投资回报、降低风险并适应市场的变化。这通常涉及对现有策略的评估、调整和改进。以下是一些常见优化投资策略的方法和案例：

投资策略优化方法

1. 资产配置调整
   • 根据市场变化和个人的风险承受能力调整资产配置比例。

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.

**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用

BigQuant量化交易开发平台是专为量化投资和交易设计的综合软件平台。提供一系列量化开发工具和服务，使交易者和投资者能够开发、测试、优化和执行复杂的量化交易策略。（文末附开发资源汇总）

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=7f54ddd0-385

多因子选股模型涉及将多个指标（或“因子”）组合起来，用以评估股票的潜在回报与风险。这些因子通常包括但不限于价值、动量、规模、质量、波动性和股息收益等。接下来，将详细解释一些常见的多因子模型指标公式，并用数据示例来说明它们如何工作。

![多因子选股模型概念](/wiki/api/attachmen

基本概念

AI选股通过人工智能技术对股票市场的数据进行分析和预测，从而筛选出具有较高投资价值的股票。这些指标可以包括多种因素，如技术指标、基本面指标、市场情绪指标等。AI选股通常涉及复杂的机器学习模型，这里将介绍一些基础但重要的金融指标，这些指标常被用于构建更复杂的AI选股模型。

多因子选股模型是一个在全球金融领域广泛应用的投资策略，它基于多个因子来评估和选择股票。这种模型试图通过组合不同的投资因子，比如价值、成长、市场情绪、质量、动量等，来提高投资组合的回报率并降低风险。

![多因子选股概念图](/wiki/api/attachments.redirect?id=123