模 型：

LGBM+TABNET，不是特别新颖的东西。

特 征：

300+100。300就是九坤给的300个匿名特征，至于这100个新特征，就比较”有意思“了，是某100个特征的横截面的均值（如下面的代码），我猜第一名的大神们应该不是金融背景的，因为金融人显然有更直

摘 要

人工智能系列之59：强化学习初探与DQN择时

本文介绍强化学习基础概念和经典算法，并构建股指日频择时策略。有别于传统监督学习对真实标签的拟合，强化学习不存在标准答案，而是针对长期目标的试错学习。其核心思想是个体通过与环境交互，从反馈的奖励信号中进行学习，数学上使用马尔可夫决

近年来，随着市场对专利的关注度逐渐上升，基于专利数据的指数与基金产品逐渐增多。使用了专利数据的相关指数包括专利领先、创业专利、深创100 、央企创新驱动指数000861等，相关基金总规模超 100 亿元。本文将基于平台的专利数据库进行深入研究。

*Bigquant平台共计收录了486个专利因子

#业内人士透露，伴随量化交易的迅猛发展，越来越多的百亿级量化私募选择降频，目前主流量化多头的年均换手率已降至30倍至50倍。降频意味着夏普比率的降低，策略的周期性特点会更加明显，管理人如何继续保持获取超额收益的竞争力？

私募排排网最新数据显示，截至目前，百亿级量化私募数量已高达34家。而在1年前

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涉及国内主要品种的不同的频率的回测与交易

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主要更新内容

·编写策略-增加「新手引导」功能

·编写策略-优化新建「模拟交易」弹窗及流程

·编写策略-调整「重启开发环境」按钮位置

·部分问题修复及易用性优化

新增新手引导

新用户初次进入编写策略页面时，通过卡片介绍产品功能布局，方便用户初步理解产品。

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作者：陈奥(chenao1106)

导语

前期分享过⼀个策略可以由多个选股规则组成，如何新增优质的选股规则就成为策略的重点。本次分享从以下6个步骤完成优质选股规则从⽆到有的开发全过程讲解：

**找灵感->构思逻辑->逻辑实现初次回测->调优->去拟合回测->判定是否优质，最终将优质选股规则

摘要

乘势而起：市场新高趋势追踪：截至2022年6月2日，上证指数、深证成指、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、科创50指数250日新高距离分别为13.99%、23.81%、23.44%、20.53%、20.02%、31.01%、32.96%。中信一级行业指数中煤炭、交通运输、

结论与建议

A股纳入全球指数体系的进程不断推进，一方面体现海外资金对A股配置价值的关注；另一方面也有助于提振A股情绪，促进A股走出底部区域。 风险提示：纳入进程慢于预期；陆股通、QFII、RQFII等相关制度的改变。

报告要点

A股纳入富时罗素，百亿源头活水来。2018年9月26日，富

报告摘要

投资聚焦：市场低迷环境下期指基差变化的含义。2018年9月以来，市场经历了较大幅度下跌，其间悲观情绪也弥漫市场，但三大期指基差全线回升。其中，上证50指数期货主力合约的基差由-0.20%上升至0.31%；沪深300指数期货主力合约的基差由-0.34%上升至-0.05%；中证500指数

报告摘要

分级基金触发下折之后需要关注什么？国庆节后首周A股市场连续四个交易日下跌，10月8日至10月11日，沪深300指数、中证500指数和创业板指累计分别下跌9.2%、10.3%和10.6%，多数行业和主题板块指数也随之下行，并在11日收盘后有5只分级基金触发下折，主要集中在证券和军工板块

摘要

大盘强势股 3 日动量策略在上证 50 成份股当中，分别统计每只股票过去三个交易日的区间收益率；然后取最强的三只，作为强势股的样本股；分 9 个通道，每个交易日 1 个通道，每个通道分配 1/9 资金；三只股票等权，从次日开始，持有 9 个交易日。2009 年至今年化复合超额收益 17

摘要

1. 新股发行速度放缓，中签率保持稳定
2. A/B类打新收益明显高于C类，个人沪市打新性价比更高
3. 预计2019年2亿资金打新收益为4%左右

正文

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摘要

1. 机器学习已广泛应用于各个前沿领域

2. 机器学习在金融市场中的应用举例 1.Lasso回归与商品期货价格预测

   2.使用决策树模型预测财务造假

   3.逻辑回归与债务违约预警

   4.集成学习在多因子选股中的应用

3. 机器学习应用于金融市场的局限

摘要

国外研究表明基金流量受到业绩正向影响，且存在非线性关系（1978）、Ippolito（1992）、Gruber（1996）、Chevalier和（1997）、Sirri和Tufano（1998）、Lynch和Musto（2003）、Barber、和Zheng（2005）的研究表明，基金

摘要

一、国信金工主动量化策略表现跟踪

• 本周，优秀基金业绩增强组合绝对收益3.26%，相对普通股票型基金指数超额收益2.12%。本年，优秀基金业绩增强组合绝对收益-6.74%，相对普通股票型基金指数超额收益3.02%。**今年以来，优秀基金业绩增强组合在主动股基中排名2

摘要

本文汇集了海通量化团队在大类资产配置、指数增强、因子择时以及CTA这四方面的核心研究成果，着重展现了策略在2107年的业绩和风险收益特征。

大类资产配置策略。2017年，包含权益和债券两类资产的积极的风险均衡（ARP） 组合累计收益率为6.94%，最大回撤仅有3%，夏普比率高达1.

近日，2021年深圳私募基金行业的发展情况报告公布。近5年，深圳私募基金行业规模保持上升趋势，存续私募基金数量及管理规模平均年化增速分别达13.0％、8.0％。

截至2021年末，深圳4,308家私募基金管理人共管理私募基金19,783只，管理规模2.27万亿元，较2020年末分别增长20.8％、

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摘要

本周全A选股（沪深300行业市值中性）朴素贝叶斯表现最好本周沪深300涨跌幅为-5.85%。本周3个模型跑赢基准，超额收益最高的模型是朴素贝叶斯，该模型本周获得绝对收益-5.40%，超额收益0.45%。 最近一月超额收益最高的模型是随机森林，该模型最近一月获得绝对收益，超额收益1.13

摘要

特征选择是人工智能选股策略的重要步骤，能够提升基学习器的预测效果特征选择是机器学习数据预处理环节的重要步骤，核心思想是从全体特征中选择一组优质的子集作为输入训练集，从而提升模型的学习和预测效果。 我们将特征选择方法应用于多因子选股，发现特征选择对逻辑回归_6m、基学习器的预测效果有一定

摘要

上一篇报告中重点介绍的HM与TM两大经典的择时能力分析模型在实际使用中实则存在一定的缺陷。本篇报告首先对经典模型的潜在问题进行反思，并给出一些评估基金择时能力的替代方案，以供投资者参考。

经典的HM与TM模型所存在的问题：TM模型假设了基金经理对Beta的调整是如同二次项变化轨迹的“

摘要

本文依然延续因子剥离系列的前序报告，围绕基金超额收益的来源以及进行探讨与分析，然而不同的是本文切入的是一个新的视角，尝试对基金的内部进行进一步的拆分，思考基金主动管理的从何而来。

基金的Alpha从何而来？Alpha特指基金管理人的投资管理能力，其两个重要的源泉分别为：选股能力和择时