一文读懂:9大量化策略的赚钱“第一性原理”
量化交易的神秘光环,往往始于其复杂的算法,终于其简单的赚钱本质。看似深不可测的“黑箱”,实则遵循着几条清晰的“第一性原理”。
本文旨在揭开这层神秘面纱。我们将深入探讨九种主流的量化策略,剖析它们各自最核心的盈利来源,清晰地告诉你,每一种策略究竟赚的是哪一种“钱”。
九大量化策略的核心原理
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量化交易的神秘光环,往往始于其复杂的算法,终于其简单的赚钱本质。看似深不可测的“黑箱”,实则遵循着几条清晰的“第一性原理”。
本文旨在揭开这层神秘面纱。我们将深入探讨九种主流的量化策略,剖析它们各自最核心的盈利来源,清晰地告诉你,每一种策略究竟赚的是哪一种“钱”。
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“别人贪婪我恐惧,别人恐惧我贪婪”——这句投资箴言几乎是每个进入股市的人都听过的金科玉律。它倡导一种与大众情绪逆向而行的独立思考精神。然而,一个可能反直觉的事实是,在大多数日常股票交易场景中,盲目遵循这一“逆向思维”,不仅可能毫无效果,甚至会让你面临巨大的风险。
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Remove indicators
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from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎:初始化函数,只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
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Alpha191因子是国泰君安证券研究者,于2017年6月,在《数量化专题: 基于短周期价量特征的多因子选股体系》研报中提出的191个因子,具体的因子表达式如下
\
Alpha1: (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK((
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你是否也曾陷入这样的困境:手中持有的股票连续大涨,形势一片大好,但突然在某一天,成交量急剧放大,形成一根“天量”K线。此时,你的内心是否充满了恐惧与纠结?是该获利了结,还是继续持有?
“天量见天价”,这句股市谚语几乎是所有投资者的第一反应。它在很多情况
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引言:十字路口的A股市场
近期,A股市场成功冲上4000点整数关口,迅速成为所有投资者关注的焦点。市场情绪也随之来到一个十字路口,分歧日益加剧。当前最核心的矛盾在于:4000点究竟是本轮反弹行情的“天花板”,还是一个全新牛市阶段的坚实“起点”?
在众说纷纭之际,一位分析师提出了一个与主流
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平台的vscode好像无法设置断点进行调试。
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很多“纯小盘”或“纯价值”策略容易遇到两类问题:\n1)价值陷阱:估值便宜但基本面变差,股价继续下跌;\n2)行业偏置:长期收益其实来自行业押注(例如价值偏金融/周期),一旦行业风格切换,策略波动放大。
因此更实用的思路是:
用**质量因
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基于LangChain + LangGraph的多智能体辩论系统
[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/f068f43a-926c-4ce2-88f1-2b2c936ffbd3](https://bigquant.com/biga
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以“低价格、低溢价率、低余额”为核心筛选可转债标的,通过15只均等分散持仓
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{{pro}}
[https://bigquant.com/codesharev3/f2067f57-5788-4bae-b0f2-acd3f613c0ff](https://bigquant.com/codesharev3/f2067f57-5788-4bae-b0f2-
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在外汇量化研究与交易落地过程中,数据质量引发的策略失效是高频痛点。某量化团队的实战案例具有典型性:其耗时 6 个月构建的趋势跟踪策略,回测阶段夏普比率稳定在 1.8,风控指标完全达标,但实盘上线首月即出现超预期亏损。经全链路排查确认,问题根源在于所使用的 API 存在数据链路割裂 —— 历史回测数据
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你是否曾感到困惑,为何数千只股票会毫无征兆地集体上涨或下跌?你是否曾觉得,市场的波动背后似乎有一只无形的手在精准地操控着节奏?
这种行为并非随机,在很大程度上,它是由“量化交易”的内在逻辑所驱动的。这些高速运行的算法模型,已经成为影响市场最深刻的力量。
本文旨
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AI智群协同,量化交易新纪元——LangChain × LangGraph 驱动的高效决策引擎
告别传统单一模型策略,迎接多智能体协同作战的交易时代!我们基于 LangChain + LangGraph 架构,打造下一代AI智能体交易系统,通过分工、协作与博弈,实现全流程量化决策升
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\
夏普值(Sharpe Ratio)
夏普值= (R_p - R_f ) / sigma_p
| R_p | 投资组合平均收益 |
|---|---|
| R_f | 无风险利率(如国债) |
| sigma_p | 收益的波动率(标准差) |
回測: 2020-
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from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎:初始化函数,只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
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引言:摆脱亏损循环,实现交易生涯的真正转折
你是否也陷入了A股市场中频繁操作、持续亏损的怪圈?今天,我们将探讨一个真正高级的话题,它可能成为你交易生涯的转折点。这个秘密无关复杂的指标或内幕消息,而在于两个字——“开窍”。
不开窍,你只能被市场无情地玩弄;一旦开窍,你才能真正洞悉A股的核心
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对于想要进军量化交易的新手来说,股指期货是绕不开的重要标的,而借助金融数据 API 获取实时行情、构建自动化交易系统,更是提升交易效率的核心手段。本文将从基础概念入手,一步步带大家掌握股指期货 API 的使用逻辑,理清关键知识点,完成从数据获取到系统搭建的入门闭环。本文将分享如何使用 iTick A
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在“私享会”内部,我们正式推出全新协作型组织——投研团!这是一个围绕具体策略方向组建的兴趣聚合、目标导向型研究小组,旨在帮助每位成员从“单打独斗”走向“团队攻坚”。
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method=1,2, 3
| method | int8 | 计算方式(1-算术平均; 2-总股本加权平均; 3-流通股本加权平均) |
|---|
怎么弄的不对呢?
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import dai
df = dai.query("""
SELE
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