投资策略

投资策略是投资者为实现其投资目标而采取的一系列决策和行动。从金融角度看,有效的投资策略不仅能降低风险,还能最大化回报。它涉及到资产配置,即如何在不同的投资工具(如股票、债券、商品、现金等)之间分配资金;时机选择,即决定何时进入或退出市场;以及证券选择,即挑选具有增长潜力的具体投资标的。成功的投资策略需要综合考虑市场环境、投资者风险承受能力和投资期限等因素,并根据这些因素进行动态调整。通过多元化投资、风险管理以及持续的市场研究和分析,投资者可以制定并执行适合自己的投资策略,从而在复杂多变的金融市场中实现理财目标。

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更新时间:2022-04-29 02:25

一个Man Group = 多少国内量化私募?

根据彭博最新报道,Man Group的AUM已经达到1514 亿美元。公众号一直有定期发布海外对冲基金AUM的报道。

那,国内的量化私募如何呢?(请看图)

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更新时间:2022-04-28 09:56

问下策略固化

已解决

更新时间:2022-04-28 06:59

我根据stockranker超跌反弹里面提供的信息,自己写了一下,结果:出错了,原因如下

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https://bigquant.com/experimentshare/3f1d18ae425649398e2ca9436f126381

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更新时间:2022-04-28 05:58

Deep Alpha 研讨会-互动问答环节

{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}Q1:现在海内外量化实践有什么代际差吗?海外接下来量化方向除了另类数据应用,还有什么发展潮流?他们对于国内量化市场是怎么判断的?

**关子敬:**在我看来海内外最主要的差别是:国内投资人是偏向喜欢直接对股价做预测,而海外直接预估股价比较少,主要做填充模型(imputation model),针对遗失数据做估算,特别是在

更新时间:2022-04-27 01:48

xgboost自定义目标和评估函数

https://bigquant.com/experimentshare/648ff204e53d44059c2d726e9219cfa3

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更新时间:2022-04-21 06:21

Deep Alpha 研讨会—《Bloomberg:风从海外来 海外AI量化最新前沿》

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

{w:100}{w:100}{w:100}{w:100} **完整视频观看地址:<https://webcast.roadshowchina.cn/cmeet/NlZBZVhZRGZ6Q1NSRjdrbmJqQjZUQT09

更新时间:2022-04-18 02:08

文档整合


AI量化策略快速理解

https://bigquant.com/wiki/doc/celve-Uu3N6WbJNJ

更新时间:2022-04-11 11:00

校友网络是否影响对冲基金投资业绩?

报告摘要

背景介绍 在基金研究领域,近年来关于社会网络的研究蓬勃发展,已成长为一个颇具前景的研究方向。社会网络蕴含着人与人互动和信息交换的潜力,进而影响基金经理的行为,最终影响他们的投资业绩。中国对冲基金行业的快速发展且中国文化重视人际关系,因此对中国基金的社会网络效应研究更e加令人期待。现有的关于基金经理校友网络的研究大多集中在共同基金上。 文献综述与假设 社会网络与投资行为的关系是最受关注的话题之一,以前的研究人员通过研究网络中心性与委托投资组合管理绩效之间的关系,发现网络越好的基金经理承担的投资组合风险越大,获得的资金流越大,获得的基金绩效越好。社会网络中的不同位

更新时间:2022-03-24 06:48

GBDT多因子选股策略

GBDT多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/a32f2916279240079d116f5bf76c0822

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更新时间:2022-03-04 06:58

策略出租出售

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需要的留下联系方式

更新时间:2022-03-02 06:13

稳定收益

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更新时间:2022-03-02 06:13

抄底策略分享

https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=60243

需要的留下联系方式

更新时间:2022-03-02 06:13

使用表达式引擎进行因子分析demo

https://bigquant.com/experimentshare/7ef4687a8cff48c3a1e5960a493dc1e7

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更新时间:2022-02-21 09:48

新手策略,大牛请指教

https://bigquant.com/experimentshare/fc4dbef7b8ef4cabaffab14a819332cc

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更新时间:2022-02-15 02:58

通过属性驱动图注意力网络为股票预测建模动量溢出效应

论文原名

Modeling the Momentum Spillover Effect for Stock Prediction via Attribute-Driven Graph Attention Networks

论文作者

Rui Cheng, Qing Li

引言

在金融领域,上市公司的动量溢出效应是公认的。只有少数研究预测了一家公司在其相关公司方面的趋势。试点工作的一个常见策略是采用具有一些预定义牢固关系的图卷积网络 (GCN)。然而,动量溢出是通过各种公司关系传播的,其中的桥梁重要性随时间而变化。限制几个预定义的关系不可避免地会产生噪音,从而误导股票预

更新时间:2021-12-28 02:47

【已解决】策略可正常运行了

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https://bigquant.com/experimentshare/fb090a47d5a14348828be56e969cd9ce

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更新时间:2021-12-24 09:01

因子过滤

https://bigquant.com/experimentshare/b6bb3c84df0c4da5bb0b495bc52feb06

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更新时间:2021-12-14 13:18

指定概念板块过滤

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/0f5a773d39184d73bec6520dccad7ee8

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更新时间:2021-12-14 13:18

固定点位或百分比止盈止损

https://bigquant.com/experimentshare/c7f07e3769424c289462961c29d329bc

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更新时间:2021-12-14 13:15

中国的股票回报是否可预测?机器学习方法(SSRN-3971419)

论文原名

《Are Stock Returns Predictable in China? A Machine Learning Approach》

论文作者

Huihang Wu, Xingkong Wei, Xiaoyan Zhang

修订时间

2021 年 10 月

关键词

回报预测、样本外预测、机器学习、金融科技

引言

股票收益的可预测性一直是研究的核心问题之一。金融。本文试图引入机器学习方法来回答股票是否在中国,回报是可以预见的。中国股市的108个特征数据来自1997 年 1 月至 2019 年 12 月,本文比较了传统计量经济学模型与

更新时间:2021-12-10 03:34

跟着李沐学AI—AlexNet论文精读 【含研报及视频】

研报标题:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

研报作者:Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 、Geoffrey E. Hinton

简介

CNN 领域的经典之作, 作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet, 图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络。并在图像识别的benchmark数据集上取得了卓越的成绩。

和之间的LeNet还是有着异曲同工之妙。这里涉及到 category 种类多的因素,该网络考虑了多通道卷积操作, 卷积操

更新时间:2021-11-30 03:06

指数与因子投资系列(3):如何令策略更适应日益多元化的市场-中金公司-20200408

摘要

近年来,伴随中国资本市场改革开放进程稳步推进,A股市场机构化、国际化的趋势愈发明显,各类型投资者对市场定价的影响力不断变迁。在投资者结构日益多元化的时代,如何令你的投资策略更加适应市场?我们将在本篇报告中,以盈利动量因子为例,对这一问题进行探讨。

A股市场投资者结构的日益多元化,或将对因子表现特征产生持续影响

一方面,从长期趋势来看,A股市场机构化、国际化进程的不断推进,投资、融资等基础性制度的不断完善,或将对配置型资金和博弈型资金的市场定价力产生长期影响:决定因子定价的结构性因素将朝着有利于基本面因子表现方向发展;非基本面因子或体现出更明显的周期性特征。

而另一方

更新时间:2021-11-26 08:51

华泰金工量化择时系列:牛熊指标在择时轮动中的应用探讨-华泰证券-20200407

摘要

从三个角度应用牛熊指标均能取得不错的效果

本文从指数、行业、个股三个角度对牛熊指标在投资策略中的应用进行了探讨:

  1. 对宽基指数设计直接牛熊策略,在上证50和沪深300上都有不错的表现;

  2. 在行业层面上开发牛熊变化率轮动策略,策略有显著的超额收益,且与择时策略结合后表现更好;

  3. 在个股层面上利用牛熊择时设计指数配置策略,策略在增强年化收益的同时降低了波动率,剩余资金可进行债券市场或货币市场的投资,构造优质的混合类策略。

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直接牛熊策略在多个宽基指数上取得优异表现

借鉴双均线策略的思想,我们利用短期牛熊指标和长期牛熊指标的领先滞后性构造了

更新时间:2021-11-20 04:46

数据可视化

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更新时间:2021-11-20 03:28

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