146-基于场内ETF预期低风险配置策略
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净利润同比增长选股策略旨在通过筛选那些净利润同比增长显著的公司,挖掘潜在的投资机会。该策略核心在于选择那些净利润增长率高的公司,以捕捉其盈利增长潜力,同时确保这些公司具备稳健的财务状况,如资本充足率和流动比率良好。此外,还关注这些公司股价的上涨趋势和成交量稳定,以及它们所处行业的增
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两步:1)检查原始数据 2)检查计算加工逻辑
测试数据的覆盖度、准确性。
参考研究报告:
着重推荐第一篇:《国盛证券多因子系列之八:日间量价模型研究》
![](
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红利策略也叫高股息策略,是价值投资的经典策略之一。简单来说,该策略基于股息率选取高分红个股进行投资,在获取分红收益之余,还能获取股价上涨带来的收益。
“新国九条”出台,红利有望成为中长期的投资逻辑。
新“国九条”落地之后,监管思路已经向“强监管、防风险、促高质量发展”转
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双均线策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具,主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。这种策略涉及两条移动平均线——一条短期(快速)和一条长期(慢速)——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。
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AI量化领域结合了人工智能(AI)、机器学习(ML)以及量化金融的技术和方法。这一领域的目标是使用算法和计算模型来分析大量金融数据,从而做出投资决策或提高交易效率。
一些在AI量化领域重要技术和方法,以及在金融领域的应用:
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本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU(新版开发环境下的模版目录)
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RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构
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![](/wiki/api/attachment
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股息率是指公司每年支付的股息与其股票当前市场价格的比率。它是一个重要的投资指标,帮助投资者评估股票的收入潜力,股息率越高,通常表示投资者可以从该股票中获得更多的被动收入。计算公式为:
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2c4d22
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大部分人都不知道要买哪只股票,所以才需要量化策略对股票行情数据进行监控(可监控行情api接口数据),然后采用一系列的因子作为选股标准,满足这些因子的股票行情则被买入,不满足的则卖出。
在量化策略中,要选出优质的股票,至少得获得这些股票行情数据进行监听处理,因为不知道哪个股票数据放量,所以需要订阅所
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指标类型 | 指标名称 | 指标逻辑 |
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宽度 | 盘口价差 | 使用日内tick级别数据计算买一价与卖一价的价差再除以买一价和卖一价的算数平均值。其基本逻辑是买一卖一的价差越大,其市场宽度越大,流动性越差,和流动性为负相关;将该指标的日内高频值取标准差 |
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净利润N年复合增长率(CAGR,Compound Annual Growth Rate)是衡量一个公司在特定时间段内净利润增长的平均年增长率。它反映了在每年的增长率都保持一致的情况下,净利润从一个初始值增长到最终值的速度。
CAGR的计算公式为:
![](/wiki/api/
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给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。
本文所展示的数据列表如下:
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利用可
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新版量化开发IDE(AIStudio):
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略:
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平台:
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每个交易日尾盘需要清仓。
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我们先来看一个策略回测曲线,年化17%多,最大回撤只有十几个点,交易不是特别频繁,但胜率极高。
这就是一个配对交易策略,只买
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最近上传了一个新版的随机森林模块,大家可以尝试使用一下。
![](/wiki/api/a
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本策略AI算法来预测股票的未来表现,并进行排序。这里使用算法StockRanker,BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法,专门用于量化选股排序学习,通过在多个因子/特征的数据上训练,旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。
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动量策略是一种利用历史价格趋势来预测未来价格行为的量化交易策略。这种策略基于一个假设:股票或其他资产的未来价格趋势可能会延续其近期的表现。在实际应用中,动量策略通常会购买表现好的资产并卖出表现差的资产。
动量策略的核心是“追涨避跌”。具体来说,这种策略会:
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