量化投资

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2.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=80110

3.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=79204

选择最近市场表现比较活跃的股票；

检测股票最近资金流量的变化；

用多因子策略选股；

最近表现比较好

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摘要

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使我们通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

目前，因子择时受到众多关注，本文结合市场择时和因子投资的思想研究因子择时，具有较高价值。首先，本文的研究有着重要的经济学理论价值：最优投资组合应当等于SDF。

文章通过加入：

1. 假设存

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导语

在阅读了 深度学习的简要介绍后，本文将介绍深度学习CNN模型及其在量化投资领域中的应用。

深度学习在量化领域应用

机器学习作为人工智能的核心，其传统算法在解决很多问题上都表现出了高效性。随着近些年数据处理技术上的进步和计算能力的提升，深度学习得以在很多问题上也大放光彩，成为近一段时间互联网、金融等领域的大热门。

在量化投资领域，机器学习尤其是由统计学延伸的各种算法一直以来都被尝试应用在选股、择时等策略的开发上，随着深度学习在其他领域上的突破，其在自动化交易甚至投资策略的自开发自学习方面的应用成为了大家探索的焦点。

为什么要用深

量化私募和投资者们应该如何应对？

管理人表示，应加强投研，投资人应看长远！

尤其是量化指数增强策略产品，所谓又能赚指数的钱、又能赚股票阿尔法的钱，容易被大众接受和理解，一批私募乘势狂发产品、快速上规模。

然而不少指数增强产品，不仅没有做出阿尔法，还跑输指数，出现超额回撤。

鸣石投资创始合伙人房明表示，去年在量价赛道过度拥挤下，上升期太好，下滑期自然更猛。接下来是投研的比拼，一是打磨细节，二是降低相关性。

平方和投资副总经理李霞表示，市场大幅回撤对其影响不大。由于我们一直坚守阿尔法信条，所以绝大部分的产品是中性对冲产品，β的波动对我们影响微乎其微。今年以来我们的中性产品还有4%-5%的

已解决

主题：The Impact of AI to Global Asset Managers: The Responses and Adoptions

演讲人：关子敬 先生 Kevin Kwan彭博亚太区量化及数据科学专家

**完整视频观看地址：<https://webcast.roadshowchina.cn/cmeet/NlZBZVhZRGZ6Q1NSRjdrbmJqQjZUQT09

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可视化策略-AI选股

https://bigquant.com/experimentshare/b08f437e5ee94168b0bc856f6f650ad2

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摘要

GAN的核心思想是通过学习真实训练数据，生成“以假乱真”的数据

本文关注生成对抗网络GAN及其在量化投资领域的应用。GAN的核心思想是通过学习真实训练数据，生成“以假乱真”的数据。GAN包含判别器D和生成器G两组神经网络，引入博弈的思想，通过交替训练的方式达到纳什均衡。我们训练GAN生成不同市场、不同时间频率的股指收益率和价格序列，并与Bootstrap和GARCH等其它生成虚假数据方法相比较，以波动率聚集、盈亏不对称性等指标评估生成模型优劣。结果表明，GAN生成的数据质量优于其它两种方法。最后我们以双均线择时策略参数选择为案例，展示GAN在检验过拟合上的应用。

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怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股，不是用传统的代码打出来的那种，试过好多次！老是运行的结果错误！

https://bigquant.com/experimentshare/b6bb3c84df0c4da5bb0b495bc52feb06

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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，也是计算机视觉的专家。他于今年1月份加入了Two Sigma AI Core团队。

![图片来自：Two Sigma{w:100}{w:100}](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/42N1g4fYAajXu1wduhL66ibe17p1W5rY9tPPNsH3A

摘要

指数增强方法汇总及实例

量化多因子指数增强策略实证

指数增强型公募基金以量化方式为主，通过多因子模型能够有效控制风险

指数增强型基金是主动投资和被动投资的有机结合，其目标是在控制跟踪误差的前提下追求稳定、持续超越基准指数的表现。我们整理了目前所有跟踪上证50、沪深300、中证500、中证1000指数的公募指数增强产品，共有36只，其中有32均采用量化方式增强。在量化指数增强策略中，又以多因子模型为主流。多因子模型本质是将对𝑁只股票的收益-风险预测转变成对𝐾个因子的收益-风险预测，通过控制投资组合在风险因子上的暴露达到科学控制跟踪误差的目的。本报告

摘要

非线性特征

非线性模型：𝑹=𝑿𝒇+𝑮𝑿𝒈+𝝐′其中，线性部分：𝑹=𝑿𝒇+ε；残差项的非线性结构：𝝐=𝑮X𝒈+𝝐′；𝐺()为基于线性因子暴露X的非线性函数

对于收益率的残差，分别使用randomforest，boostedtree，neuralnetwork，以及对几种集成学习模型的集成方法分别建模

量化投资理念的两大流派

有些策略种类的命名是基于策略的表现形式，基于原始信号的触发机制，也可归为上述两类。例如，高频交易、多因子模型。

风控：贯穿始终，以最终获得统计意义上的收益

**传统Alpha策略Beta化，探求更高维度的

摘要

股票预测是量化投资中最为关键的任务。近年来，深度神经网络因其强大的表征学习能力和非线性建模能力，逐渐成为股票预测的主流方法。现有的预测方法均假设股票数据符合独立同分布（IID）且采用单一模型有监督地对股票数据建模。但实际上，股票数据通常会包含多种不同甚至对立的分布（Non-IID），比如动量（历史收益率高的股票未来收益率会高）和反转（历史收益率低的股票未来收益率会高）这两种分布形式同时存在于股票数据中，但是已有的模型并不具备同时学习股票数据中多种分布的能力。

因此，微软亚洲研究院的研究员们提出了 Temporal Routing Adaptor (TRA)，来赋予已有模型学习多

摘要

因子研究一直是量化领域的重心。研究者在基于新数据新想法不断努力挖掘有效因子的同时，如何将手头上已有的因子转化为最终的投资组合也是摆在基金经理们眼前的现实问题。本篇报告的主要研究目的，是在给定最终复合因子的前提下，探索新的多头股票组合构建及优化方式，并运用机器学习算法实现具有操作意义的指数增强构建方法。

因子组合构建方式不多：多为线性优化

线性优化是主流的因子组合构建方式之一，它有着简单直观、优化计算复杂程度低，计算耗时极少的优点。但相应的，它的不足之处是丢弃了不同个股之间的相关性信息，同时会使得最终的优化结果中，个股集中程度较大。

二次规划带来的边际提升有限

摘要

1. 海外投资机构加大人工智能领域的布局
2. 案例一：基于随机森林的择时套保策略
3. 案列二：基于模式匹配的行业轮动策略
4. 案例三：基于TensorFlow的二叉树期权定价模型

正文

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摘要

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也正促使通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

本文重点对因子暴露与资产配置进行研究。作者提出了一种将因子暴露映射为资产组合的方法，以此来进行资产配置。本文使用了6个宏观经济因子（股权、实际利率、信用、通货膨胀、新兴市场和商品），首先根据标准

摘要

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使我们通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

作为资产配置中风险敞口的度量，波动率是投资者非常关注的指标，本文对下行波动率与波动率的关系进行了探索，并研究其在资产配置中的意义。

尽管下行波动率和波动率的整体相关性较高，但在历史最不稳定的

摘要

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使我们通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

著名的风险平价方法通过将各资产对组合整体波动率贡献设定为相等来构建资产组合，实证结果显示其取得了优异历史表现。但传统风险平价方法只考虑了方差维度的风险，而忽视了收益率分布的高阶矩风险。换句话说

摘要

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使我们通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

目前，因子择时受到众多关注，本文结合市场择时和因子投资的思想研究因子择时，具有较高价值。首先，本文的研究有着重要的经济学理论价值：最优投资组合应当等于SDF。

文章通过加入：

1. 假设存

摘要

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。

作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使本文们通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

近年来个人投资者在共同基金持有人中的比例逐年增加，他们的一个突出特点是偏好持有存在较小概率获得较大回报的资产。本文主要研究了这种偏好如何影响其对共同基金的投资：

首先，本文定义了一种衡

摘要

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也正促使通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

本文重点对资产配置与因子配置进行研究。本文将资产配置问题转化为因子配置问题，结合因子模拟投资组合、因子收益预测、因子配置等方法实现了资产的最优配置。本文的方法共包含7个步骤：首先选择宏观经济因子

摘要

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使我们通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

本文提出了一个灵活的、统一的、以组合为核心的归因框架。它把事前(ex ante)和事后(ex pose)归因统一到了一个框架内。可以采用同样的方法对组合的alpha、预期风险、收益等各种属性