在平台策略编写文件导航器中，有近20个模板策略，可供大家借鉴学习，本文进行简要介绍。

编写策略里的策略模板

在编写策略界面下，我们可以找到模板策略文件夹，存放了一些常用的策略/功能实现模板。

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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（198

在量化交易中，我们常听到和看到因子是量化研究中关键的一环。一个量化策略是5个因子的效果好，还是50个因子的效果好？因子之间有什么样的关联和差异？对量化交易策略收益的影响如何？那么因子投资是什么？为什么量化交易要

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

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何为因子

因子是证券收益的一般（系统）驱动力。(common (systematic) driver of securities' returns)

证券收益中，来自因子暴露（factor exposure）的部分和来自个股非系统性风险（stock-specific n

导语

特征选择在许多方面都是适用的:它是对抗维度灾难的最佳武器；它可以减少整体训练时间；它也可以有效防止过拟合现象，提高模型的泛化能力。

如果要对动物进行分类，你可以很快的发现许多相关的属性或特征对模型毫无益处。例如，绝大多数动物都恰好拥有1颗心脏，从机器学习的角度来看， **心脏个数这一

策略介绍

本文将介绍经典的ROE策略，并通过编写简单的策略示例进行回测。

盈利逻辑

• 高ROE公司通常具有较强的盈利能力：

  高ROE表明公司能以较少的股东权益产生更多的利润，意味着公司经营效率高，盈利能力强。

• 高ROE公司通常具有良好的管理和业务模式：

什么是技术分析？

所谓股票的技术分析，是相对于基本面分析而言的。基本分析法着重于对一般经济情况以及各个公司的经营管理状况、行业动态等因素进行分析，以此来研究股票的价值，衡量股价的高低。而技术分析则是透过图表或技术指标的记录，研究市场过去及现在的行为反应，以推测未来价格的变动趋势。其依据的技术

导语

本文介绍了协整的初步内容。

协整

直观理解

协整是什么这个问题回答起来不是那么直观，因此我们先看下图，了解一下具有协整性的两只股票其价格走势有什么规律。

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更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

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旧版声明

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英国数学家、计算机科学家、逻辑学家和密码分析家艾伦·图灵推测机器：

“这就像一个学生从他的老师那里学到了很多东西，但在他自己的工作中增加了很多东西。发生这种情况时，我觉得人们有义务将机器视为显示智能。”

举一个机器学习影响的例子，Man group 的 AHL Dimension 计划是一个

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背景

机器学习的研究领域包括有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning），半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）等诸

决策树算法是一种流行的机器学习算法，用于分类和回归任务。它的核心思想是基于特征对数据集进行递归分割，从而构建出一个树形结构。每个内部节点代表一个特征的测试，每个分支代表测试的一个结果，每个叶节点代表一个类别（在分类树中）或一个具体数值（在回归树中）。

发展史

1. CLS（Co

交叉验证是一种在统计学和机器学习领域广泛使用的技术，主要用于评估模型的泛化能力，即模型对未见数据的预测能力。这种技术在金融领域的量化交易策略开发中尤为重要，因为金融市场的数据通常具有高度的不确定性和变化性。交叉验证通过在不同的数据子集上训练和测试模型来帮助识别和防止过拟合，过拟合是指模型对训练数据过

AVL树的基本概念

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最多为1。这种高度平衡确保了在最坏情况下，树的操作（如查找、插入、删除）都能在O(log n)的时间复杂度内完成，其中n是树中节点的数量。

关键属性：

1. 高度平衡：

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

AVL树和红黑树都是自平衡的二叉搜索树，用于确保树操作（如插入、删除和查找）的效率。尽管它们共享一些基本特性，但在平衡策略、结构和操作性能上存在关键差异。

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