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。

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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。

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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

（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。

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分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

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5大散户亏钱原因详解！总共25条，看看中了多少条！

BigQuant.com是适合散户并以AI人工智能为核心的量化开发平台，为量化投资宽客提供机器学习AI技术、量化金融数据、精准回测、量化因子等，去除人为情感，做到理性投资。

1、信息不对称

散户通常无法获取与机构投资者相同的信

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。

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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​ )

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。

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**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

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

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

投资风险指的是在投资过程中可能导致投资损失的不确定性或不可预见性因素。风险是投资的固有部分，它不仅影响投资的收益，还决定了投资者可能面临的潜在损失程度。了解和管理投资风险是实现投资目标的关键环节。

投资风险类型

1. 市场风险（系统性风险）
   • 指整个市场或广泛的

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

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

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

基本概念

量化选股模型是在量化投资领域中广泛使用的工具，旨在系统地识别和选择具有超额收益潜力的股票。这些模型通常基于历史数据和统计分析，结合了各种财务指标、市场数据、经济指标和其他相关信息。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=e425cb6a

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

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

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。

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。

稳健投资是一种以保持资本稳定和获取可靠收益为目标的投资策略。这种策略通常适用于风险承受能力较低的投资者，如退休人员或对市场波动敏感的人士。稳健投资的主要特点是追求较低的风险和稳定的回报，而不是高风险和高回报。

稳健投资特点

1. 低风险偏好：在投资决策中，秉持谨慎态度，

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

基本概念

量化金融数据是量化投资的基石，它包括各种类型的数据，用于支持交易决策、风险管理和投资策略的开发。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=e6455f83-4e01-47df-86a0-ab3ea9a6b1a6 " =456x257

量化择时策略是一种基于数学和统计模型来确定股票、债券、商品等资产的买入和卖出时机的投资策略。这种策略的核心是通过分析历史数据和市场指标来预测资产价格的未来走势。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=5111e0bc-7291-476b-acfd-09c52