投资组合优化
投资组合优化是从金融角度出发，通过多元化的资产配置以降低风险并寻求最大化收益的过程。它涉及对不同资产类别的深入理解和前瞻性市场分析，以确定最佳的投资组合权重。通过现代投资组合理论，如马科维茨投资组合理论（MPT），投资者可以利用资产的历史回报和波动率数据，量化不同资产间的相关性，从而构建出具有理想风险-收益平衡的投资组合。在优化过程中，还需考虑投资者的风险承受能力、投资期限和市场预期等因素。持续监控和定期调整是优化投资组合不可或缺的部分，以确保投资组合与市场环境和投资者目标保持一致。
【教学贴】市值行业中性化到底是什么？
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众所周知，Barra因子分析是目前行业内外最常用的因子分析体系。
然而在做Barra体系分析的时候常用的一个方式就是行业或市值中性化，今天主要用最易懂的语言介绍一下什么是barra因子分析体系，以及什么是因子中性化。在这里我会避开繁琐的数学公式，尽量深入浅出的让
更新时间：2024-05-20 06:44
多层感知器回归模型案例
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 06:39
单因子分析（案例代码）
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 06:30
lightgbm多因子选股
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预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors
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[ht
更新时间：2024-05-20 06:21
股票等权重设置
更新时间：2024-05-20 05:58
Alpha策略
更新
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新版数据平
更新时间：2024-05-20 03:43
Python基础入门
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更新时间：2024-05-20 02:30
用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股
更新
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新版数据平
更新时间：2024-05-20 02:15
从均值方差到有效前沿（代码）
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 02:09
机器学习量化投资实战指南
本文14323字，阅读约28分钟
导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。
文章概览：
1.人工智能量化投资概述
2.人工智能技术简介
3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析
AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅
更新时间：2024-05-20 02:09
利用机器学习对冲风险
更新时间：2024-05-20 02:09
对冲策略研究demo示例
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更新时间：2024-05-20 01:07
基于协整的配对交易
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策略案例
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更新时间：2024-05-17 09:23
AI选股策略_概念过滤
更新
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新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:50
StockRanker多因子选股策略
更新时间：2024-05-17 02:33
分钟数据获取
策略案例
AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:
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更新时间：2024-05-17 01:13
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq
问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
高质量AI量化策略
【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档：
https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG
https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795
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更新时间：2024-05-16 07:58
筹码理论的探索-筹码分布计算的实现
更新时间：2024-05-16 06:36
【历史文档】高阶技巧-月度调仓_可视化编程示例
更新
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新版数据平
更新时间：2024-05-16 03:39
Dai读取高频因子构建一个简单多因子策略
更新时间：2024-05-16 03:25
【历史文档】高阶应用技巧
更新
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更新时间：2024-05-16 03:23
【历史文档】策略-策略示例分类
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更新时间：2024-05-15 09:33
【历史文档】算子样例-策略绩效评价
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更新时间：2024-05-15 07:51
【历史文档】因子构建与标注样例-构建大盘收益率因子
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更新时间：2024-05-15 06:34