Barra风险结构管理模型

导语

本文挑选了著名的风险结构模型进行介绍,具体的细节并没有深入展开,旨在抛砖引玉,了解Barra对于风险结构模型的思维方式和理念。


多因子模型

相似的资产会有相似的回报,这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因(因子),资产会表现的十分类似,例如价量变化、

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风险平价组合理论与实践

导语

本文介绍了风险平价组合的理论与实践;后续文章将对risk parity组合进行更深入探讨以及引入预期收益后的资产配置实战策略。

前言

  • 资产配置是个很广泛的话题,在投资中是一个非常重要的话题
  • 从使用场景分类上来看,资产配置可以是宏观的资产配置,比如货币类、债券类、权益类

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美股API接入分享-加速您的交易决策

您是否在寻找可靠、快速、准确的股票API或者港股API?下面将介绍一款为量化者而开发的股票API,美股API,港股API,或许您也需要。

alltick提供多种类型的API,包括货币、商品、股票和加密货币。无论您是专业交易员、数据分析师还是开发者,我们的API都能满足您的需求,并帮助您作出明智的交

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港股API-alltick接入流程经验分享

alltick提借了股票类的API接口,像港股API,美API都有,最近手头上有一个项目需用到股票API,最终找到了款,下面分享一下接入过程,做一下记录,后面好参考使用。

alltick的

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为什么散户炒股亏钱居多?

5大散户亏钱原因详解!总共25条,看看中了多少条!

BigQuant.com是适合散户并以AI人工智能为核心的量化开发平台,为量化投资宽客提供机器学习AI技术、量化金融数据、精准回测、量化因子等,去除人为情感,做到理性投资。

1、信息不对称

散户通常无法获取与机构投资者相同的信

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sql语句筛选问题

单独筛选两各表都没有问题

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=310449ae-1398-4748-

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2024黄金历史数据API



在进行量化回测这一挑战性的金融交易策略测试过程时,一项至关重要的任务是获取大量准确的历史数

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2024年免费外汇数据API

近一年在从事量化项目,一直在寻找一款稳定且实时更新的外汇报价接口,目前发现一家免费的接口不错,不仅提供多品种的实时报价接口还提供比较丰富的周期K线数据。

覆盖主流货币:

这款外汇接口的功能是全面且强大的,提供了实时的外汇报价,覆盖了主流的货币对。我们都知道,在外汇市场,信息就意味着

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AI量化依赖的数据


AI量化所需的数据是构建和执行量化交易策略的基础。以下是对展开详细描述的一些常见数据类型以及它们

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70th Meetup

量化因子

有哪些构造反转因子的思路?

"反转因子"通常指的是一种预测证券价格短期内可能发生逆转的因子,即预测那些最近表现较差的股票在未来会表现得较好,而最近表现较好的股票在未来会表现得较差。

  1. 量价反转:5日收益率
  2. 技术反转:RSI,布林带
  3. 基本面反转:估值水平

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AIStudio 可视化模块开发

核心概念

BigQuant 是一个集成了数据科学和人工智能技术的量化投资平台,旨在为投资者提供强大的策略开发、回测和优化工具。在 BigQuant 上,用户可以通过可视化策略开发工具轻松创建、测试和优化自己的投资策略。这一过程通常涉及几个关键组成部分,包括可视化策略开发界面、模块以及数据流处

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gplearn入门

gplearn核心概念

它是一个基于Python的库,旨在通过遗传编程(Genetic Programming, GP)实现机器学习的功能。遗传编程是一种自动化的机器学习方法,通过模拟达尔文的自然选择理论来解决问题。它属于遗传算法的一种,通过选择、交叉(杂交)、变异等操作对程序(个体

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量化机器学习系列分享(八)Pytorch代码的基本框架

1. Pytorch介绍

1.1 Pytorch包介绍

Python中的Pytorch包,是使用最多的,用来构建神经网络模型的工具,它的特点包括:

  • 可以灵活地搭建任何类型的神经网络模型
  • 支持使用GPU运算
  • 有一套通用的代码框架

Pytorch包在BigQuant平台是有

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资产定价模型的六个基本假设

资产定价模型,特别是资本资产定价模型(CAPM)的建立和应用,基于一系列基本假设。这些假设是为了简化现实世界的复杂性,从而使模型能够在理论上工作。以下是六个关键假设,这些假设也普遍适用于其他资产定价模型的基础之上:

一、市场是完全竞争和效率的

假设所有投资者都面对相同的市场信息,并

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资产定价模型有哪些

资产定价模型(Asset Pricing Models)是金融学中用于评估或预测金融资产价值的理论和模型。这些模型基于不同的假设,用于不同类型的资产,包括股票、债券、衍生品等,通过量化资产的预期收益与其所承担的风险之间的关系,帮助投资者评估投资机会并做出明智的投资决策。

![资产定价模型概念图]

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量化机器学习系列分享(七)深度学习模型

1. 前馈神经网络(DNN)

一般来说,深度学习和神经网络是同一个概念

1.1 感知机(Perceptron)

在之前的分享中,我们介绍过一个线性分类器,叫做感知机(Perceptron),并且介绍过它是神经网络的基本单元

感知机的运算公式是:

  • 假设我们有F个特征,每个特征一

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风险平价模型及策略精华汇总

  1. 核心原理
  2. 计算公式
  3. 常见策略
  4. 数据图示
  5. Python代码

风险平价是什么意思

风险平价(Risk Parity)是一种投资组合构建方法,旨在通过各个资产的风险贡献平等化,实现资产配置的多样化和风险分散。与传统的资产配置方法不同,风险平价策略不仅考虑资

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因子任务、模拟交易运行时alpha_hfpc_*系列因子尚未计算完成

如题。我的策略使用了这系列因子中若干关于订单大小的因子。


在今天因子任务运行的时间(17:37),这系列因子的值是空的


在我的前两个模拟交易运行时(18:30左右),仍然是空的


直到我的第三个模拟交易运行(18:49),才成功获取到了这一系列因子的值


(我的三个模拟交易任务每

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测试

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20本金融书籍推荐精华汇总

金融书籍为读者提供了深入了解金融市场、投资策略、经济理论、企业财务管理以及个人理财等方面的知识和工具。帮助读者建立起对金融领域的基本理解,提升财务分析和决策能力,同时也为专业人士提供了更新的视角和深化专业技能的机会。通过阅读金融书籍,个人投资者可以学习如何有效管理个人财务、规划退休和进行投资,企业管

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AI量化选股模型有哪些方法

基本概念

量化选股模型是在量化投资领域中广泛使用的工具,旨在系统地识别和选择具有超额收益潜力的股票。这些模型通常基于历史数据和统计分析,结合了各种财务指标、市场数据、经济指标和其他相关信息。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=e425cb6a

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金融书籍推荐:6本书让你成为朋友圈里的投资大师

今天,小编为大家精心挑选了几本金融界的葵花宝典,无论你是初入金融领域的新手,还是已经在金融海洋中自如游走的老手,这些书籍都值得你深入研读。好啦,闲话少说,让我们一起来看看这些宝贵的书籍吧!

经济学与金融学的区别与联系

经济学与金融学:探微两者之异同

提及经济学与金融学,人们往往对

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金融交易是什么意思?具体包含哪些

金融交易概念

金融交易是指在金融市场上买卖金融工具的过程,例如股票、债券、衍生品(如期货和期权)、货币以及其他金融资产。这些交易可以在各种平台上进行,包括交易所、场外市场(OTC)和电子交易平台。金融交易的主要目的是为了投资、对冲风险或从市场价格变动中获利。

![金融交易](/w

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股票涨跌的原理是什么

  1. 股票涨跌的原理
  2. 哪些群体影响股票涨跌
  3. 个人如何应对股票涨跌
  4. 股票涨跌计算公式及高级指标

BigQuant是以AI人工智能为核心的量化投资交易平台,为量化投资宽客提供机器学习AI技术、股票期货金融数据、高速精准回测和量化交易接口以及海

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DAI SQL 函数列表

操作符

函数名称 描述 例子
+ 加法 1 + 2 = 3; '2023-1-1'::DATE + INTERVAL 1 MONTH = '2023-2-1'::DATE
- 减法 `1 -

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NumPy数组入门及数组切片操作

Numpy(Numerical Python)是Python语言中的一个核心库,它用于进行科学计算。Numpy提供了一个高性能的多维数组对象,以及用于处理这些数组的工具。在金融领域,尤其是在量化分析和算法交易中,Numpy因其高效和易用性而广泛应用。

Numpy数组概念

Nump

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17种机器学习回归算法在金融的应用

回归是一种挖掘因变量和自变量之间关系的技术。它经常出现在机器学习中,主要用于预测建模。在本系列的最后一部分中,我们将范围扩大到涵盖其他类型的回归分析及其在金融中的用途。


线性回归

简单线性回归

简单的线性回归允许我们研究两个连续变量之间的关系——一个自变量和一个因变量

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量化未来之星选拔计划

项目介绍

在经历了近期中国股市的大幅波动之后,我们深刻理解投资者和量化爱好者可能面临的压力和挑战。然而,请相信,每次市场的波动都携带着成长的种子,为我们深化理解和提升技能提供了绝佳的土壤。参加 BigQuant 量化未来之星选拔计划,不仅是开启量化金融职业之旅的第一步,更是在不确定性中

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协方差是什么意思及计算公式

协方差是一个统计学的概念,用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域,特别是在投资组合管理和风险管理中,协方差是一个非常重要的概念,因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系,从而更好地分散风险。

![协方差概念图](/wiki/api

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支撑线和压力线怎么看(图解)

支撑线和压力线是技术分析中的重要概念,用于识别股票、货币、商品等资产价格图表上的特定水平,这些水平可能阻止价格进一步的下跌或上涨。它们是通过历史价格行为来识别的,反映了市场心理和供需动态的关键点。

核心概念

  • **支撑线:**指的是价格下跌过程中出现的一系列低点,这些低点构成了

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压力线是什么意思?怎么分析

压力线(Resistance Line)是技术分析中的一个核心概念,用于识别证券价格在上升过程中可能遭遇的阻力水平。

压力线是什么意思

压力线是通过连接一系列的价格高点(即在一定时期内价格达到峰值后回落的点)来形成的直线。这条线代表了一个价格水平,以上买方的动能减弱,卖方开始占据

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支撑线是什么意思及作用

核心概念

在金融市场分析中,支撑线是一个重要的技术分析工具,用来标识资产价格下跌过程中可能会遇到的阻力位,即价格可能停止下跌并可能开始反弹的水平。

  • 定义:支撑线通常通过连接一系列价格下跌过程中的低点来绘制。这些低点是市场在特定价格水平找到足够买家支持的历史证据。

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ValueError在python中属于什么异常以及如何解决

ValueError在Python中是一种异常,表示当一个操作或函数接收到一个具有正确类型但不合适的值时抛出。简而言之,这意味着传入的参数类型是对的,但是参数的值是不适当的,因此无法执行该操作。

如何解决Python中的ValueError异常

避免ValueError

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AttributeError属于什么异常及如何避免

AttributeError错误代码在Python中是一种异常,指的是尝试访问对象的属性或方法时,但是该对象并没有这个属性或方法。这通常意味着代码中存在一些逻辑错误,比如可能误以为一个对象拥有某个属性,或者拼写错误了该属性或方法的名字。

为了避免AttributeError异常,可以采取以

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为什么没有输出

2024-02-20 08:51:48 任务运行开始调度 state=trigger event= dc2e020b-d278-4f87-86bc-69703d1489e8 ..

2

2024-02-20 08:51:53 任务运行状态更新 state=scheduled event=20240

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是否可以使用自己的行情数据来进行回测

是否可以导入csv,或者基于平台已有数据,加工出来的数据(已包含开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据),使用平台的回测组件进行回测?

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提示cn_fund_real_bar1d does not exist

代码里获取510500.HOF数据,但是报如下截图的错。 使用的是BigTrader(高性能回测)模块


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免费版量化交易软件有哪些

BigQuant是国内领先的适合个人投资者的量化交易软件开发平台,基于Python语言且支持AI人工智能以及机器学习的量化交易投资平台,帮助量化开发者和投资者更好地使用量化策略进行交易。

一 核心模块

1、 [AiStudio — 量化交易策略开发平台](https://bi

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通俗易懂的贝叶斯定理(Bayes' Theorem)

概率论与数理统计在我们的日常生活中扮演着极其重要的角色,然而,很多人在大学课堂上对其的理解并不够深入,无法将这些理论知识具象化并应用于实际生活中,这确实令人感到遗憾。因此,我决定重新学习这些知识,并用通俗易懂的语言来解释和记录,以便加深理解并更好地应用它们。

首先,我们来思考一个问题:数学是如何产

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自定义数据如何使用

join_area_data = M.sql_join_2.v1(
    sql1=ori_data.data,  # 标签数据
    sql2=area_ds,  # 地区数据
    sql_join="""WITH
sql1 AS (
    {sql1}

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新版开发环境

新版开发环境为什么落寞了啊

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关于要不要做大盘风控

回测的数据来看,风控做得越谨慎,年化率越低,而且回撤也没低多少。

所以,要不要做风控?有点纠结

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快速入门

快速创建一个量化策略

  1. 登录 BigQuant,进入 编写策略

    ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=b3

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金融知识

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模拟交易绘制结果失败

我怀疑问题是这样:\n现在的新版模拟交易必须使用M.bigtrader.v9。然而这个模块回测和之前我使用的M.hftrade.v2不一样,回测区间如果只有一天是不能绘图的。问题是提交模拟交易的时候,每天运行的时候确实就只有一天,所以绘图失败了。

\

2024-02-0

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老代码运行问题

  • [2024-02-05 12:37:18.977789] INFO StockRanker训练: 31d53250 准备训练: 686765 行数, test: 0 rows
  • [2024-02-05 12:37:18.997786] INFO StockRanker训练: AI模型训

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编写策略/AIStudio - 以AI为核心的量化策略开发IDE

简单介绍

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE,可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。


快速入门

启动AIStudio

点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启

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模拟交易方法

模拟交易功能是BigQuant特有的量化服务,可以根据用户的策略每日为用户通过手机,email等途径推送信号。

在进行模拟交易信号接收之前需要确保以下几点。


1.账户更新余额充足(如更新数据需要大于1C的资源)

2.已经有一个成功回测的策略。


具体模拟交易提交步骤如下

1.完

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量化交易零基础入门教程

一个面向零编程基础的量化交易新手入门教程,力求让高中生知识水平的人都能学会量化交易最基本的知识,快速迈过第一道门槛,从而具备进一步自主深入学习的能力。

(tips:文末罗列所有量化核心工具

特点

  • 从零开始教编程。靠谱的量化交易学习资源稀少,且具有不讲编程、代码较难、

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量化交易是什么?  快速入门版

什么是量化交易?

度娘官方版 — 理论这么说

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策 。(注:*

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XGboost回归模型核心原理介绍

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一个高效的机器学习库,也是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的集成学习算法,专为提升树算法的性能和速度而设计。它实现了梯度提升框架,并支持回归、分类及排序的问题。XGBoost

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请确认下仁智股份是不是数据缺失

sql = f"""
SELECT date, instrument,close,
FROM cn_stock_bar1d 
WHERE instrument = '002629.SZ'
AND date BETWEEN DATE '2017-01-01' and '2017-1

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2 Python量化交易开发教程

Python在量化开发领域内的应用非常广泛,它因为易于学习、强大的数据处理能力以及丰富的库支持而成为了量化分析和交易的首选编程语言。量化开发包含了使用数学模型来分析金融市场、发现交易机会以及自动化交易决策和执行的过程。(文末含所有开发资源汇总

基本概念

量化开发利用数学

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模拟交易第一天正常,第二天报错

我的策略代码在提交的时候可以成功生成一次信号,并微信推送。但是第二天就无法自动更新了。会报错(附在后面)。第二天重新提交一个模拟交易也是可以运行的。说明问题出在模拟交易的第二天。

我在m4_handle_data_bigquant_run的第一行就有一个print,由此我确定程序没有进入这个函

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怎么自定义Python封装,选择列

自己封装的python,选择列,一直失败。

使用的选择列里面

而后,另外新建一个自定义模块

将里面的各个函数copy

![](/wi

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Matplotlib教程及主要功能用法大全

matplotlib 是一个 Python 编程语言和其数值数学扩展包 NumPy 的绘图库。它提供了各种绘图工具,使得开发者可以绘制各种静态、动态、交互式的可视化图表。

为什么要用matplotlib?

  1. 灵活性:matplotlib 提供了广泛的图表类型和样式选项

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Matplotlib库主要功能用法介绍

Matplotlib是Python编程语言中最广泛使用的绘图库之一,提供了一个强大的接口来创建各种静态、动态和交互式的图表和可视化。由于其灵活性和易用性,Matplotlib成为数据科学、工程、金融分析和量化研究中不可或缺的工具。

核心概念

Matplotlib是基于NumPy数

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NumPy库的主要作用及常用函数大全

主要作用

NumPy(Numerical Python的简称)是Python中用于处理数组、矩阵、数值计算以及高级数学函数的一个强大的库。在金融量化分析中,NumPy扮演着至关重要的角色,因为它提供了快速、高效的数值计算能力,适用于处理大量的金融数据。

NumPy的主要特点包括:

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TensorFlow是什么?入门教程

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库,用于数据流编程。它允许开发者构建和训练复杂的深度学习模型,以解决各种问题。自从2015年发布以来,TensorFlow已经成为深度学习领域最受欢迎的框架之一,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、声音识别、时间序列分析等领域。

![](

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AI量化交易是什么意思

**概念定义:**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围:**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场;

**主要原理:**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据,用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素;使用

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SciPy库的核心概念及主要功能

SciPy是基于Python的一个开源库,用于数学、科学和工程计算。它建立在NumPy的基础上,提供了许多高级的数值计算功能,从而使得Python成为一个强大的科学计算环境。SciPy是科学计算中最重要的库之一,广泛应用于学术和工程领域,包括金融领域的量化分析和模型开发。

基本概念

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Scikit-learn是什么?快速入门教程

Scikit-learn是一个开源的Python库,专为机器学习提供简单和有效的工具。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib库之上,提供了一套广泛的监督和非监督学习算法通过一个一致的接口。Scikit-learn广泛应用于学术和商业环境,特别是在数据挖掘、数据分析和机器学习领域。

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numpy和pandas的区别关系及作用

Numpy(Numerical Python)和Pandas两个库是Python编程语言中两个极其重要的库,尤其在数据科学、金融分析和量化投资领域。尽管它们在处理数据方面有所重叠,但各自设计的初衷和优势领域有所不同。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=5

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预测下跌要怎么打标签

/* 使用DAI SQL为量化模型预测生成标签数据。标签反映了未来5日的收益率,并且被离散化为20个桶,每个桶代表一个收益率范围。这样,我们就可以训练模型来预测未来的收益率范围,而不仅仅是具体的收益率值。

  1. 首先定义了一个名为label_data的临时表,用于计算和存储未来5日收益率,其1

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ai算法根据什么学习和判断的

特征里没有写,昨天的收盘价只有今天的收盘价,dnn模型随机森林会根据两日收盘价判断涨跌吗?

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高频价量数据的因子化方法-多因子Alpha系列报告之四十一-广发证券

报告摘要

高频因子的优势:与低频因子相比,高频数据在量化选股中的优势主要体现在:因子拥挤度相对较低、因子多样性好、检验因子的独立样本多。

研究内容:本报告从四类不同的角度构建因子:日内价格相关因子、日内价量相关因子、盘前信息因子、特定时段采样因子。考察了 46 个因

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context.order_target 无法卖出股票

custom_print('info','卖出了'+str(ins))
        custom_print('info',context.portfolio.cash)
        result = context.order_target(context.symbol

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多因子选股模型指标公式(含python)

多因子选股模型涉及将多个指标(或“因子”)组合起来,用以评估股票的潜在回报与风险。这些因子通常包括但不限于价值、动量、规模、质量、波动性和股息收益等。接下来,将详细解释一些常见的多因子模型指标公式,并用数据示例来说明它们如何工作。

![多因子选股模型概念](/wiki/api/attachmen

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多因子选股模型名词解释及优缺点

多因子选股模型是一个在全球金融领域广泛应用的投资策略,它基于多个因子来评估和选择股票。这种模型试图通过组合不同的投资因子,比如价值、成长、市场情绪、质量、动量等,来提高投资组合的回报率并降低风险。

![多因子选股概念图](/wiki/api/attachments.redirect?id=123

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