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

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策略分享-SharpeRanker风险调整优选ETF策略

0. 策略名词解释:

(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:

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策略分享—基于LightGBM模型和超参优化的收益率预测策略

0.策略名词解释

(1)LightGBM模型

LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)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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一致性风险度量的全天候策略

一 什么是一致性风险度量

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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策略分享-基于CatBoost模型与分类任务的ETF选基策略

0. 策略名词解释

(1)CatBoost模型

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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策略分享——趋势增强因子ETF策略

1. 趋势增强因子

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。

1.1 原来的趋势得分因子

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

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策略分享-基于XGBoost模型和滚动训练的预测策略

0. 策略名词解释

(1)XGBoost模型

XGBoost 是一种基于梯度提升树(Gradient Boosted Trees)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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策略分享-基于成长因子的电子行业多因子选股策略

==--具有行业风格特征的策略应该如何系统构建?==

0. 电子行业概览

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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大类ETF-DRO组合优化-不确定集、扰动逻辑优化

一、引言

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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策略分享——RSRS弹性ETF策略

1. 核心指标介绍

1.1 阻力位和支撑位

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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策略分享—基于StockRanker模型和排序学习的选股策略

0. 策略名词解释

(1)StockRanker模型 (LightGBM Ranker模型)

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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策略分享-动量多因子选股策略

一.策略原理

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:

\

(1)动量效应

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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策略分享-大类ETF策略-DRO组合优化

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。

**一、DRO 组合优化的核心逻辑:在

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好基优选·多因子动态智能轮动

一、基金池

标普500

纳指ETF

300ETF

创业板

嘉实原油

豆粕ETF

黄金ETF

恒生科技

优点

  1. 地域分散:覆盖中美市场(标普 500、纳指、300ETF、恒生科技),对冲单一国家风险。
  2. 资产多元:股票(权益)+ 原油 / 黄金

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策略分享——金叉赢家ETF策略

0. 策略核心指标

0.1 EMA

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。

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风险平价ETF躺盈策略

一、引言

1.1 全天候策略来源

花开花落,四季有轮回;潮涨潮退,江海有节律;牛熊交替,金融有周期。你是否曾憧憬,能有一套投资策略

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策略分享——主力追踪策略

1.市场观察和机会发现

主力资金流向策略以捕捉市场资金动态和短期趋势为核心,在量化交易中展现出独特的实战价值。从逻辑层面来看,主力资金作为市场中的 “聪明钱”,其流向往往反映了机构投资者对股票的价值判断与预期。当主力资金持续流入某只股票时,通常意味着企业基本面得到认可、潜在利好预期或存在价值低

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增强市盈率

因子原理

当我们发现股票市盈率较低时,是持仓买入的好机会。但是,有些周期股,比如煤炭、钢铁等,当经济增长时,这些行业的需求上升,企业盈利能力改善,从而推高它们的股价;而在经济放缓时期,这些行业的需求减少,盈利能力下降,股价下跌。

$$ 市盈率=企业股价/每股收益 $$

周期性行业的盈

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策略分享——低波动价值动量轮动策略

1.市场观察和机会发现

近年来,A 股市场呈现出显著的结构性分化特征。这种分化不仅体现在行业间的轮动差异,更体现在不同市值规模股票的表现背离上。

对于大盘蓝筹股:北向资金、保险资金等长期资金更倾向于配置流动性好、业绩稳定的大盘蓝筹股,导致中小市值股票群体资金关注度相对较低。在

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策略分享——低价主力小单共振策略

0. 名词解释

0.1. 主力

主力指的是大单和超大单之和,股票大小单主要是指买卖股票的单笔成交数量或金额,大单指的是股票市场中成交量为10-50万股,或者成交金额在20-100万元之间的交易;超大单指的是成交量大于等于50万股,或者成交金额大于等于100万元。这类交易通常由大型机构或

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策略模板-可转债StockRanker收益预测策略-可视化版

一、市场观察

可转债作为一种嵌入转股权的混合证券,其定价逻辑始终游走于债性与股性之间,这种双重属性使其在不同市场环境下呈现出复杂的收益特征。当前市场中,若干结构性特征为量化筛选策略提供了潜在的发力空间,这些特征并非基于特定数据验证,而是源于对市场运行机制的规律性观察:

**1.1债性与

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策略分享-低PE高EPS组合策略

1.市场观察和机会发现

当前 A 股市场呈现出明显的结构化特征,部分板块和个股波动剧烈,而高风险股票(如 ST 股)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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策略分享-基于随机森林的半自动量价多因子策略

0.策略名词解释

0.1 随机森林

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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策略分享——多品种CTA趋势跟踪策略

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:

  • 如何过滤标的
  • 如何在取数的时候传入参数
  • 如何主力合约产生信号,如何

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