投资组合
投资组合是从多元化投资角度出发，通过精心选择与搭配不同风险与收益特性的资产，旨在实现特定投资目标并降低风险的一种策略。一个有效的投资组合能够在各种市场环境下保持相对稳定的收益，并通过分散投资来减少单一资产的风险。其核心在于资产配置，即根据投资者的风险承受能力、投资期限和收益预期，将资金分配到股票、债券、现金及替代性投资等不同资产类别中。通过动态地调整组合中的资产权重，可以应对市场环境的变化，以确保组合的表现与投资者的目标和风险容忍度保持一致。
一阳穿多线策略的因子描述-滚动训练
更新时间：2022-01-17 14:35
怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股
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！
更新时间：2022-01-12 06:18
【已解决】策略可正常运行了
更新时间：2021-12-24 09:01
跟踪止盈止损
更新时间：2021-12-14 13:15
A股股票过滤模块
更新时间：2021-12-14 13:14
自定义指标选股
更新时间：2021-12-14 13:12
回测数据深入分析（代码）
导语：本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。
策略案例
我们先看一个AI策略，以下是完整的策略代码。
https://bigquant.com/experimentshare/eb2f4ca3f7c0474c95341ae1202cac0f
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更新时间：2021-12-14 13:11
机器学习系列报告之五：锦上添花，机器学习算法助力组合优化-光大证券-20200222
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
更新时间：2021-11-26 07:43
如何编辑回测模块
新手学习第三弹：编辑回测模块+羊驼策略复现 回测是量化交易中非常重要的一个模块，理解bigquant上的回测机制才能编写出个性化的交易策略。 本文以羊驼策略复现为例，分享回测模块编辑的学习过程。
什么是羊驼策略
上个世纪80年代末，美国《旧金山纪事报》曾做过大猩猩选股实验，让大猩猩向写有股票代码的纸板投飞镖，投中一个代码就意味着选中一只股票，用此方法让大猩猩挑选出5只股票。然后，用大猩猩挑选的股票组合与《华尔街日报》8位知名分析师精心计算分析挑选的5只股票相比较，在持有一段时间之后，大猩猩随机抽取购买的股票票面价值竟然超过了操盘手挑选的股票。
羊驼策略就是受了大猩猩选股实验
更新时间：2021-11-23 08:48
《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
固定周期轮仓
更新时间：2021-11-19 10:42
获取指数成分和行业股股票列表
更新时间：2021-08-26 08:10
VNPY应用入门-实盘逻辑分析
还有很多功能再以后整理为笔记，这篇是近期最后更新关于VNPY的文章了。
实盘逻辑：
首先打开runCtaTrading.py,主函数执行： runChildProcess()
# 创建日志引擎
le = LogEngine()
le.setLogLevel(le.LEVEL_INFO)
le.addConsoleHandler()
le.addFileHandler()
le.info(u'启动CTA策略运行子进程')
ee = EventEngine2()
le.info(u'事件更新时间：2021-08-09 06:38
lightGBM_AI选股
更新时间：2021-07-30 09:11
基于XGBoost的价值选股策略代码
本代码完整版一共包括三部分：数据、算法、回测交易。 由于该策略与机构有一些合作，我们只放出了数据和算法。希望大家能够理解！
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/5a93201876eb401e998867e0b5106175
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更新时间：2021-07-30 08:09
用StockRanker算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 07:26
用线性-回归算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 07:26
周线计算指标
更新时间：2021-07-30 07:25
大盘风控
更新时间：2021-07-30 07:25
标注模块+中性化
更新时间：2021-07-30 07:25
超参寻优调参顺序
更新时间：2021-07-30 07:25
模型保存读取
更新时间：2021-07-30 07:25
20200402-海通证券-金融工程专题报告：基于基金重仓股的选股策略分析
更新时间：2021-04-21 03:33