策略分享-蓝筹股小盘股混合策略
一、引言
在 A 股市场中,小盘股往往具备高成长潜力但波动较大,蓝筹股则以稳定分红和低波动为特征。如何平衡两类资产的风险与收益,是许多投资者关注的核心问题。本文分享一套量化策略 —— 通过混合小盘股与蓝筹股的股票池,结合组合优化动态调整权重,在控制不确定性风险的同时,捕捉不同市场环境下
由bq9e696k创建,最终由bqv93dy2更新于
在 A 股市场中,小盘股往往具备高成长潜力但波动较大,蓝筹股则以稳定分红和低波动为特征。如何平衡两类资产的风险与收益,是许多投资者关注的核心问题。本文分享一套量化策略 —— 通过混合小盘股与蓝筹股的股票池,结合组合优化动态调整权重,在控制不确定性风险的同时,捕捉不同市场环境下
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(1) Sharpe Ratio(夏普比率)
定义:夏普比率是衡量投资回报与风险的比值,反映单位风险所获得的超额收益。\n公式为:
是微软开源的一种基于梯度提升框架的高效实现。它主要用于机器学习中的监督学习任务,如分类、回归和排序等问题。本策略中使用的是回归。
githu
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风险度量:是金融领域中量化资产或组合潜在损失的工具,核心是用数值描述未来可能发生的损失大小或概率,帮助投资者判断风险高低
普通风险度量是指未经过严格公里约束,仅从直观或经验出发设计的风险指标,常见的有:波动率(标准差),风险价值(VaR)
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CatBoost 是由 Yandex(俄罗斯的一家互联网公司) 开发的一个 基于梯度提升(Gradient Boosting) 的机器学习库,主要用于 分类、回归、排序任务,以处理结构化数据为主。它的名字来自 “*
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在原来趋势得分因子的基础上,加入了时间的二次项和时间的三角函数项,分别代表趋势强度和趋势波动,并通过岭回归算法计算预测值,算出加强后的拟合优度,从而计算趋势增强因子。
的高效机器学习算法,常用于排序、分类、回归等任务,在bigquant平台上只用于排序任务,主要有三种:排序学习(NDCG); 排序学习(Rankne
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==--具有行业风格特征的策略应该如何系统构建?==
电子行业是一个以电子元器件、电子设备及其相关材料和制造工艺为核心的综合性产业体系,覆盖从基础元器件制造到整机装配、系统集成等多个环节。该行业技术密集度高、更新迭代快,具有强烈的全球分工特征。
在 **申万行业
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在量化投资中,组合优化的鲁棒性直接影响策略的实战表现。近期我们对基于 Wasserstein 距离的分布式鲁棒优化(DRO)策略进行了迭代,看似细微的调整背后,其实藏着对组合稳定性和资产适配性的深度考量。下面就来详细说说第二个版本(代码 2)到底改了什么、为什么改以及如何实现的。
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阻力位是指在标的资产价格上涨时可能遇到的压力水平,是交易者认为卖方力量开始反超买方,使得价格==难以继续上涨或开始回调下跌的价位==。当价格接近阻力位时,投资者预期会有更多的卖家介入,增加供给,这可能导致价格下跌或至少暂停上涨。
支撑位是指
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StockRanker 在bigquant平台支持排序、回归、二分类、log loss四种算法。而在排序算法中: 使用 LightGBM 提供的排序模型(LightGBM Ranker
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本策略主要面向A股市场,结合了价值投资,动量效应和风险控制三类因子,通过合理配置多因子进行优选股票池,最终实现中长期稳健超额收益。具体逻辑与每个核心指标/因子的原理、有效性分析如下:
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动量现象已被国内外大量实证研究证明有效:历史上涨较多的股票短中期仍
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在金融市场的不确定性面前,传统基于历史数据的组合优化常因 “未来与历史相似” 的假设失效而受挫。分布式鲁棒优化(DRO)通过主动纳入 “分布不确定性”,为极端行情下的组合稳健性提供了新解法。本文结合实践案例,详解 DRO 组合的构建流程与核心注意事项。
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标普500
纳指ETF
300ETF
创业板
嘉实原油
豆粕ETF
黄金ETF
恒生科技
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指数移动平均线,是一种常用的技术分析工具,用于平滑价格数据并识别市场趋势。与简单移动平均线(SMA)不同,EMA更注重近期价格,赋予其更高权重,因此对价格变动的反应更灵敏。
因财务状况不稳定、退市风险高等因素,容易出现价格大幅波动;科创板和北交所虽具备高成长潜力,但存在流动性不足、信息不对称等问题,增加了投资风险与不确定性。同时,市场中部分低估值、业
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随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能。
1、用有抽样放回的方法(bugging)从样本集中选取n个样本作为一个训练集
2、用抽样得到的样本集生
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CTA策略主要是一类量化期货策略,适用于专业投资者,本文介绍一款经典的布林带趋势跟踪策略如何在平台实现,授人以鱼不如授人以渔,抛砖引玉,以便小伙伴能在此基础上迭代研发出自己的策略。
本文主要通过代码讲解以下内容:
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