摘要

公募量化基金收益表现

公募量化对冲基金：2月18日以来公募量化对冲基金整体收益率为-0.08%，2022年以来公募量化对冲基金整体收益率为-0.90%。2022年以来，8只量化对冲基金取得正收益，17只量化对冲基金取得负收益，累计收益率排名靠前的量化对冲基金分别为：富

StockRanker算法的核心是排序学习和梯度提升树，本文以0.1和0.2作为“学习率”参数的输入值进行测试。

首先，我们以StockRanker的默认参数0.1作为“学习率”的输入值进行模型训练，得到以下的训练结果：

1.特征重要性：又称为特征权重，是StockRanker模型基于各个特征

本人觉得yilong大神的新丰,速达系列的策略都很不错，志同道合的朋友认可该策略的，可以加本人微信hjr3138沟通交流学习，共同分享

近期市场的波动格外引人注目，有俄乌战争的影响，也有青山事件的持续发酵，黑天鹅和灰犀牛都不约而至。不过今天要讲的，并不是这些国际事件，而是近两年火热的雪球产品，据说雪球产品对于经济市场的影响，也是不容小觑。

2022年3月11日，业内人士聊天截图称：“雪球爆炸，我公司与恒生科技指数挂钩的雪球，今年一

作者：陈奥（chenao1106)

导语

量化的目的之一是把通过对历史数据的规律研究，转化成投资决策。本次分享从具体的案例出发，如何快速把历史数据的经验，转化成自己的经验，进行投资交易决策。例如，2022年2月24日，大盘大跌，下跌股票数：3900+，上涨股票数600+，大跌行情下，如何操

《alphanet GNN和GAN华泰金工深度学习量化研究》Deep Alpha 研讨会 small_q small_q 更新于 大约 1 个月前 · 阅读 785

#1、华泰人工智能系列研究：四年五主题四十七篇研究 首先非常感谢宽邦科技的邀请，这里我替换了一下标题，主办方给的题目是《国内投资

机器学习：

岗位职责：

1. 在量化交易各个不同市场的相关数
2. 据上进行高原创性的深度学习模型研究；
3. 构建和创新深度学习算法在量化交易领域的评价体系。

岗位要求：

1. 计算机、统计学等相关专业，硕士博士学历；
2. 熟悉机器学习/深度学习领域内各个子领域的代表性算法，并对机器学习

关于企业：目前手头合作国内Top量化对冲基金超100+家，寻访范围：北京、上海、深圳、杭州、香港，百亿量化私募合作26家以上。

关于我：用心只做一件事情：让offer更轻松，让沟通更愉快，助力企业人才发展战略，辅助人才规划职业生涯成长，提供最专业的行业咨询和面试辅导，擅长量化投研、IT技术、AI算

杭州 量化策略研究员 招聘

职位描述： 1、对金融市场进行量化建模； 2、研究各类套利交易策略，包括但不限于无风险套利、统计套利、事件套利等；

3、研究开发各类高频交易信号； 4、使用模拟交易系统对研发的交易信号进行回溯测试； 5、与系统开发岗协同，加快系统研发周期。

任职要求：

1、本科及

公司简介

某私募基金管理有限公司成立于2021年5月，注册资本1000万元。公司专注于二级市场投资，目前公司发展需要招聘基金经理数名。

职责要求

1.符合基金业协会证券类私募基金经理备案要求，备案资料齐全； 2.参与证券类私募基金的设立，协助总经理对所管理的基金、资管产品进行投

作者：woshisilvio

策略思路

Alpha因子构成--大部分因子的来源

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作者：woshisilvio

策略思路

Alpha因子构成--大部分因子的来源

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策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/db8fb060a19b4ad4badcc93f990f9371](https://bigquant.com/experimentshare/db8fb060a19b4ad4badcc93f990f9371

https://bigquant.com/experimentshare/fd3d5958d8d840e3b8897aaa971443d1

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问题

关于昨日涨停因子，为什么么有部分特征

[https://bigquant.com/experimentshare/d0437f9701b34e1aacd2d7a4746a013b](https://bigquant.com/experimentshare/d0437f9701

GBDT多因子选股策略

[https://bigquant.com/experimentshare/a32f2916279240079d116f5bf76c0822](https://bigquant.com/experimentshare/a32f2916279240079d116f5bf76c

布林带策略的交易规则

相关定义如下：

中轨 = N时间段的close价格简单移动平均线

上轨 = 中轨 + K × N时间段的标准差

下轨 = 中轨 − K × N时间段的标准差

当前价格相对位置 percent_b = (close - lower)/(upper - lower)

可视化策略-AI选股

[https://bigquant.com/experimentshare/b08f437e5ee94168b0bc856f6f650ad2](https://bigquant.com/experimentshare/b08f437e5ee94168b0bc856f6f650

事件驱动策略的交易规则

由于财务公告通常在晚上发布，在财务报表公告的第二日开盘买入归属母公司股东的净利润同比增长率百分比大于30%的且降序排名靠前股票(总持仓量不超过50只); 买入并持有40个交易日后，以第二日开盘价卖出；

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间

多条件选股策略的交易规则

买入条件：满足

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入； 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时

新建一个可视化AI选股策略，如下图所示：

在训练集流程中的缺失数据处理模块m13前加入模块“过滤市场”m25(从“用户模块”——“共享模块”中找到并拖入画布)并在参数窗口中填入3，即可实现在训练集中去除创业板股票

在测试集流程中的缺失数据处理模块m14前加入模块“过滤市场”m26(从“用户模

本例使用GBDT算法进行模型训练和数据预测

1. 新建可视化AI模板策略
2. 在左侧模块导航栏“机器学习”中拖出“GBDT训练”和“GBDT预测”模块替换原有的 StockRanker 训练模块和 StockRanker 预测模块

本例设置“GBDT训练”中的参数：

损失函数类型：'reg:

请问如何修改下面的卖出订单的代码，实现判断当股票总仓位大于总市值金额的60%时，卖出大于60%的那部分排序末位的仓位？

if not is_staging and cash_for_sell > 0:
        equities = {e.symbol: e for e

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