投资分析

投资分析,是金融领域的核心活动,它要求对资产、市场及经济数据进行深入研究,以识别并评估潜在的投资机会与风险。这一过程融合了宏观经济学、财务分析、统计学和风险评估等多元学科工具,旨在辅助投资者作出明智的资源配置决策。在复杂多变的金融环境中,投资分析不仅是投资决策的基石,更是投资者实现资产保值增值、优化投资组合的利器。随着数据分析、机器学习和人工智能等技术的不断发展,投资分析正日益变得更为精准和高效,为投资者揭示了更广阔的市场前景与潜在回报。

144.a 基于流通市值加权的红利策略

策略实现

A股-基础选股模块

  • 在”交易所“一栏中,取消勾选”北交所“
  • 在”上市板块“一栏中,取消勾选”北交所“
  • 在”ST状态“一栏中,取消勾选”ST“与”*ST“
  • 最后勾选”过滤停牌“
  • 其他选项保留默认

输入特征-因子特征模块

  • dividend_yield_ratio AS score将股息率作为排序因子


    \

  • m2”输入特征(DAI SQL)“的”表达

更新时间:2024-09-10 10:57

20240826-基于股息率的红利量化策略

前言

策略全称

基于股息率的红利量化策略

策略绩效图

作者

大田

发布日期

2024-08-26

风险提示

  • 本文只是基于公开的研报、书籍做策略复现,纯技术和工具使用交流,不代表投资建议
  • 本文涉及的文字、图片、链接、代码,仅作为量化交易这门技术的学习交流,不代表投资建议
  • 投资有风险,入市需谨慎

策略概述

*红利策略也叫高股息策略

更新时间:2024-09-02 11:02

筹码理论

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更新时间:2024-07-12 01:07

光大证券-量化选股系列之七-如何准确测算预期股息率

/wiki/static/upload/42/4257dad3-86b1-496f-b5f9-91582397487a.pdf

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更新时间:2024-06-18 06:02

光大证券-量化选股系列报告之五-高质量股票池构造体系

/wiki/static/upload/8e/8edeb759-a57a-47f0-8b31-6999338afcde.pdf

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更新时间:2024-06-18 05:59

华西证券-行业景气轮动研究-行业景气变化因子驱动的行业轮动

/wiki/static/upload/76/7631b6ef-92de-4950-9791-56fa5b016864.pdf

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更新时间:2024-06-18 05:57

协方差矩阵和投资组合方差:计算和分析

什么是协方差矩阵?

协方差矩阵用于计算股票投资组合的标准差,投资组合经理又使用协方差矩阵来量化与特定投资组合相关的风险。在本文中,我们将学习如何为包含 n 个股票的投资组合创建为期“m”天的协方差矩阵。

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投资组合分析如何运作?

让我们了解投资组合分析的工作原理。假设我们的投资组合中有 4 只股票,我们希望为每只股票分配最佳资本,以使我们的风险最小。

为此,我们需要首先创建多个具有不同权重的投资组合,以反映对每只股票的不同资本配置,并计算每个结果投资组合的标准差,然后选择风险最低的投资组合。

**预期投资组合方差= SQRT (W T *

更新时间:2024-06-12 05:50

年化收益率计算公式及分析

收益率(Return)是衡量投资价值随时间变化的百分比。它是一个基本的财务指标,用于评估资产或投资组合在一定时期内的表现。收益率可以基于过去(历史收益率)或预期(预期收益率)来计算。

年化收益率(Annualized Return)是将投资在不同时间段内的收益率调整为一年的标准时间长度,从而使得不同时间长度的投资收益率可以进行公平比较。年化收益率对于评估和比较不同投资的长期表现尤为重要。BigQuant金融数据因子平台以及[AI量化策略平台(PC端)](https://bi

更新时间:2024-06-07 10:48

可视化的方式提取某个板块和概念的股票涨跌幅进行统计,并构建成因子

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/0150d45766bd42e2bd5c4f05b0df6644

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更新时间:2024-05-21 06:18

单因子策略:涨跌幅方差

单因子策略:涨跌幅方差


回测图:

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策略源码:

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https://bigquant.com/codeshare/907066dc-087f-4468-bc9c-9c8e11aa433c

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更新时间:2024-04-25 07:27

BigTrader 相关术语

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分类 中文名 英文名 建议的代码变量名
绩效评估指标 累计净值 Cumulative Net Value cumulative_net_value 或 cum_net_value
绩效评估指标 年化收益率 Annualized Return annualized_return 或 annual_return
绩效评估指标 夏普比率 Sharpe Ratio sharpe_ratio
绩效评估指标 索提诺比率 Sortino Ratio sortino

更新时间:2024-04-01 12:40

捕捉市场脉搏:基于涨停分析的热点板块识别与投资策略调整

涨停股票数量多的一定是热门的。想要获得超额收益,就要向涨停股多的地方靠近。当你也认同这个观点,就来订阅学习吧。

视频从市值,板块,行业维度介绍了统计涨停数量与使用经验,从5日行业涨停统计介绍了如何查找热门行业,还有15日平均涨停数量如何查看市场强度。

感兴趣的小伙伴现在订阅或者续费Plus会员的可以用 邀请码 有惊喜噢!

邀请码:sdw58y

我在这里将一步步教你如何从各维度查看涨停板的股票,

https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+strategy19+2024_01_13/courseware/29f66bcbf5f

更新时间:2024-01-15 17:19

基于分析师认可度的成长股投资策略

报告摘要

高增速股票的成长困境

我们通常根据净利润同比增速来衡量股票的成长性,然而由于同比增速会面临微利股、除数效应、非经常性损益等多种因素导致其可能产生较大奇异值或失真,导致高增速股票中股票的未来收益并不正比于其业绩增速,单纯以单季度归母净利润同比增速来筛选成长股较为敏感且片面。

分析师认可的成长股

上市公司披露盈余公告后,分析师经常会点评其业绩,这给我们确认其成长性提供了额外的信息。如果上市公司披露盈余公告显示业绩增速高,并且分析师撰写研报也确认了其“业绩大幅增长”且同时上调其预期净利润,那么我们就更加能确认其高成长性。

我们根据盈余公告后分析师研报

更新时间:2023-06-13 06:53

帮我写一份简历

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更新时间:2023-02-10 06:37

以整合法量化ESG投资

摘要

文献来源:Chen, Mike, and George Mussalli. "An integrated approach to quantitativeESGinvesting." The Journal of Portfolio Management 46.3 (2020): 65-74.

推荐原因:ESG投资是投资界和学术界都非常关注的一个领域,但目前对ESG投资的定义,以及如何构建一个可以结合回报和可持续性两个维度的最佳投资组合尚未达成一致。本文对当前市场中的ESG投资进行了分类,并介绍了ESG投资框架。

![{w:100}{w:100}](https://

更新时间:2023-01-10 04:17

如何以不复权或者前复权数据获取

问题

如何以不复权或者前复权数据获取,用后复权我有一套指标价格完全不对了,导致没法使用

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更新时间:2022-12-20 14:20

DFQ2018绩效归因与基金投资分析工具-东方证券-20181025

研究结论

绩效归因分析主要是将投资组合的业绩与基准业绩相比较,并将超越基准部分的收益分解成若干影响投资决策的因素。投资组合的绩效归因分析主要有两大类:基于收益率的绩效归因和基于组合持仓的绩效归因。

基于收益率的绩效归因主要有T-M 模型、H-M 模型、C-L模型、TM-FF3 、HM-FF3和CL-FF3模型。基于组合持仓的绩效归因主要依据Brinson模型和多因子模型。基于持仓的归因相比于基于收益率的归因能够从更多角度刻画组合管理人的投资能力。

风险也是组合管理人关心的重要部分,对投资组合进行风险归因有助于组合管理人了解组合的风险来源。风险归因分为事前(ex-ante)风

更新时间:2022-09-01 13:54

《因子选股系列研究之四十六》:DFQ2018绩效归因与基金投资分析工具-东方证券-20181025

绩效归因分析主要是将投资组合的业绩与基准业绩相比较,并将超越基准部分的收益分解成若干影响投资决策的因素。投资组合的绩效归因分析主要有两大类:基于收益率的绩效归因和基于组合持仓的绩效归

基于收益率的绩效归因主要有T-M 模型、H-M 模型、C-L模型、TM-FF3 、HM-FF3和CL-FF3模型。基于组合持仓的绩效归因主要依据Brinson模型和多因子模型。基于持仓的归因相比于基于收益率的归因能够从更多角度刻画组合管理人的投资能力。

风险也是组合管理人关心的重要部分,对投资组合进行风险归因有助于组合管理人了解组合的风险来源。风险归因分为事前(ex-ante)风险归因和事后(ex-post)

更新时间:2021-11-22 07:53

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