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的金融数据因子平台以及[AI量化策略平台（PC端）](https://bi

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更新

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预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

[https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX](https:/

旧版声明

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/53afe5c70e1f48b28f66eeb980d86ebb

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本文基于BigQuant平台，探索了TabNet（Google, 2020）模型在量化选股中的应用。

我们使用了A股全市场2010年到2021年的日线行情数据，抽取了98个量价因子。采用5年训练1年验证1年的方法进行了滚动回测，回测期（2015年到2021年9月）内累计收益率387.81%，年化收益率 27.57%，夏普比率 0.83。

一、前言

1.1 DeepAlpha

![{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=4e643

摘要

1.经营性流动负债变化因子的多空夏普比2.62，年化收益率9.22%。 2.经营性财务因子在电气设备行业表现最好，多空夏普比1.8，年化收益15.6%，在电子、轻工等行业同样有增强效果。 3.经营性财务指标可构造衍生因子，其中应计利润因子在食品饮料、传媒等行业有较好利润持续性。

正文

/wiki/static/upload/68/68b34c55-6576-4e81-8bc1-9274c0bea8f1.pdf

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问题

20日夏普比率 sharpe_ratio_20 因子类别： 风险类因子 计算公式： （Rp - Rf） / Sigma p 其中，Rp是个股的年化收益率，Rf是无风险利率（在这里设置为0.04），Sigma p是个股的收益波动率（标准差） 更新时间： 下一交易日早晨9:00前更新 数据处理： 中位数去极值 -> 行业市值对数中性化 -> zscore标准化 默认参数： 加权方式为按市值加权

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解答

可以参考按这个来计算，我这里是用empyrical的算法算的夏普，具体算法细节可以自己调整：

[https://bigquant.com/experimentsh

问题

请教如何在自定义运行中，用代码取得回测的年化收益、胜率、夏普比率、最大回撤数据

解答

https://bigquant.com/experimentshare/7da6b331e82e44ee8f6f0fc656052c16

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问题

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解答

参考下这篇文档

https://bigquant.com/wiki/doc/celve-jieguo-zhibiao-xiangjie-odCSHxlMER

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/2d9488a9b36342898a1431052bc78d08

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超参里的评分函数除了用夏普标记外，如何将年化、胜率、最大回撤加进去

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/2d9488a9b36342898a1431052bc78d08

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摘要

传奇的大奖章基金

从1988年成立到2010年1月1日西蒙斯正式退休，大奖章基金的净年均收益率超过35%，远超标普500指数的年化收益率。并且，在市场波动较大的时候，比如2000年科技股灾和2008年的全球金融危机，大奖章基金表现反而更好，当年都获得了90%以上的业绩回报。 文艺复兴科技公司的核心成员中，有多位HMM领域和语音识别领域的专家，因此人们相信隐马尔科夫模型是大奖章基金取得辉煌业绩的法宝。

基于HMM模型的选股策略

本报告将语音识别的技术引入到股票涨跌预测中。假设上涨和下跌的股票各自都存在一种明确的模式，都分别可由一个HMM模型来描述。我们选择换

前言

本文主要研究了情绪因子在商品期货截面策略的应用。文章发现，情绪变化较大的商品的表现比情绪变化较小的商品要好。虽然情绪乐观/悲观的程度也很重要，但与情绪的变化相比，它的预测能力明显较弱。从2010年到2020年，一个基于高与低情绪变化的加权和月度再平衡的多空投资组合每年产生7.2%且统计显著的平均回报。这种naïve策略的夏普比率为0.75，最大跌幅为12.2%，与传统因子相比该因子收益翻了一倍多，风险降低了一半。情绪因子与动量、对冲压力、偏度和基差动量无关，但与基差风险负相关。与时间序列跨越检验一致，截面定价检验进一步表明，情绪因素具有显著的定价能力，超越商品基本面。

为了确定

https://bigquant.com/live/strategy?notebook_id=b2a9bf22-b87f-11ec-b55d-361fbc3525fa

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需要策略源码进行量化开发交流的