摘要

Drobetz W于2019年发表的论文《Optimal Timing and Tilting of Equity Factors》，提出了一种使用外生变量构建因子择时策略的新方法，对因子权重直接进行参数化设计（Parametric Portfolio policy ,简称为PPP）。

https://bigquant.com/experimentshare/b6bb3c84df0c4da5bb0b495bc52feb06

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导语

过滤是量化交易中最常用的选股功能，本文就来介绍几种常用过滤实现。

BigQuant平台提供了 数据过滤 模块，可以方便地针对DataFrame做列过滤。

我们首先在编写策略界面中新建一个可视化AI策略，如下图所示。 ![](/wiki/api/attachments.re

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第七十二篇，本期推荐的海外文献研究了基于贝叶斯面板模型估计基金业绩持续性的方法。之前的基金评价建模的基本假设限制性太强，此篇研究考虑了时变异方差性和时变协方差性对基金业绩的影响，建立了新的基金业绩和持续性评价模型。在

论文

来源：The Journal of Portfolio Management December 8,2021

标题：Trending Fast and Slow

作者：Eddie Cheng, Nazar Kostyuchyk, Wai Lee, Pai Liu, Chen

论文原名

Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance

论文作者

Ben Hambly-牛津大学数学研究所

Renyuan Xu-南加州大学工业与系统工程系

Huining Yang

发布时间

2021 年

摘要

采 用统一的视角解释与测试所有的广义线性模型

多因子模型的本质是关于股票当期因子暴露和未来收益之间的线性回归模型。我们希望引入机器学习的思想，对传统多因子模型进行优化，最自然的想法正是从简单的线性模型入手。本文中，我们试图采用统一的视角解释与测试所有的广义线性模型，并分析它们

论文原名

《Are Stock Returns Predictable in China? A Machine Learning Approach》

论文作者

Huihang Wu, Xingkong Wei, Xiaoyan Zhang

修订时间

2021 年 10 月

论文原名

《Automated Stock Picking using Random Forests》

论文作者

克里斯蒂安·布赖通-慕尼黑工业大学

修订时间

2021 年 12 月 7 日

引言

我们通过在国际流动股票数据集上应用基于技术特征的随机森林模型来得

NBER工作论文第25398号，2018年12月，2019年9月修订

Shihao Gu 芝加哥大学布斯商学院

Bryan T. Kelly

耶鲁大学; AQR资本管理有限责任公司；美国国家经济研究局 (NBER)

Dacheng Xiu 芝加哥大学布斯商学院

摘要

我们对机器学习

导语

近日，来自Two sigma AI Core团队的David Kriegman教授进行了题为《Deep Learning for Sequences in Quantitative Finance》在线分享。David Kriegman是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程教授，也是

   使用机器学习算法的寻规软件其实10几年前就开始有，但那个时候CPU计算能力不强也没有GPU的加持所以使用了一些特殊的优化技术比如寄存器优化的算法，但是限定了算法的能力和数据的规模。随着计算密集型应用大部分都逐步使用以NAVIDA公司的GPU提供的CUDA接口来优化算法性能，算法性能得到

原文标题：Deep Residual Learning for Image Recognition

发布时间：2015年

作者：Kaiming He Xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jian Sun Microsoft Research

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研报标题：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

发布时间：2021年

作者：Benjamin Sanchez-Lengeling、Emily Reif、Adam Pearce、Alexander B. Wiltschko

摘要

这

https://bigquant.com/wiki/doc/moxing-zhineng-celve-bRMaPi1PHU XGB

https://bigquant.com/wiki/doc/senlin-moxing-zhineng-celve-nhMNmqQg94 RAF

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test h1

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原研报标题：Generative Adversarial Nets

发布时间：2018年

作者：Ian J. Goodfellow∗, Jean Pouget-Abadie† , Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair‡ ,

原研报标题：Transformer: Attention is all you need

发布时间：2017年

作者：Ashish Vaswani、 Noam Shazeer、 Niki Parma 、Jakob Uszkoreit、 Llion Jones 、Aidan N. Gomez、 Ł

原研报标题：<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>

发布时间：2018年

作者：Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristi

研报标题：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

研报作者：Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 、Geoffrey E. Hinton

简介

CNN 领域的经典之作， 作者训

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/a4487be0f1a9468faadee1be471b7d26](https://bigquant.com/experimentshare/a4487be0f1a9468faadee1be471b7d

摘要

数据频率与因子预测时间宽度存在天然隔阂，数据频率越高其时间序列自相关性便越低，所能预测的时间宽度通常越有限。因此信息的变频处理对于中高频数据中构建Alpha尤为关键。本篇报告中，我们希望探索中高频数据的通用化降频方式，进而我们通过“公式化”alpha达到批量构建长周期量价因子的目标。

摘要

SEC 更新 ETF 监管框架

2019年9月25日，美国证券交易委员会（SEC）通过了新的规则“6c-11”，又称为ETF新规。该规则允许大部分ETF在《1940年投资公司法》的框架下运作并直接上市，而无需花费额外的成本去申请豁免令，为ETF创建一个统一、透明和高效的监管框

摘要

首批跟踪A股的杠杆反向基金在香港上市

7月27日，南方东英和华夏基金（香港）在港分别发行沪深300×2倍杠杆基金和×-1倍反向基金。产品主要通过持有互换合约，实现每日固定杠杆倍数。A股杠反产品的出现在一定程度上填补了市场空白，将有助于满足投资者对A股市场对冲和风险管理工具的需

摘要

科创50与创50指数成分股均以科技板块为主，科创50编制方法更贴合国际主流。市值分布上科创50更具小盘特征，行业权重专注信息技术；创50则聚焦医药板块，市值覆盖度更高。科创50与创50相关性高，创50估值和夏普比率更高，而科创50盈利成长性更高，投资波动性更大。目前四只科创50ETF有