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。

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子：

<https://

更新时间：2025-03-23 10:14

【平台使用】如何实现复杂的因子合成，相关的算子模块和代码分享

像一些复杂的因子合成方法怎么实现呢，有没有相关的算子模块或者代码分享呢

更新时间：2025-02-16 02:19

【指标定制】请教个问题

如何构建跨周期数据项，并利用这些数据项构建因子？

平时处理的都是日线数据，但如果需要用日线和上月的月线数据进行一些计算形成一些因子，我应该如何构建？

更新时间：2025-02-16 01:46

【平台使用】如何将多策略合在一起？

根据官网《如何对AI量化策略进行管理？三步走》（https://bigquant.com/wiki/doc/celve-FeqcyLgLeU），并参考

【模板案例】（https://bigquant.com/community/t/topic/194074）策略组合

在将两个策略合在一起时报错，请问如何解决？

NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-6aeba62465a8> in <module> 1 M3 = M.

更新时间：2025-02-15 14:55

【平台使用】日历效应实现——回测模块

https://bigquant.com/codeshare/108f8f5f-14e7-4a73-ba80-d9daa1f4f87d

更新时间：2025-02-15 13:56

【其他】回测如何设置一次全仓买入一只股票

回测如何设置一次全仓买入一只股票

更新时间：2025-02-15 13:54

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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Barra体系以及市值中性化清晰易懂。

做因子分析之前首先我们需要有一个因子计算方式，在这

更新时间：2025-01-09 10:32

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：2025-01-09 10:19

从均值方差到有效前沿（文字版）

这篇文章的主要目的是介绍有效前沿这个理论工具和分析框架。我们由均值方差分析展开，逐步推演到有效前沿。然后，我们又说到有效前沿在投资或者量化中的应用场景，最后我们也总结了有效前沿的一些问题，尤其是敏感性问题。在教程中，特意加入了一些实验代码，可以让大家在阅读的过程中有更好的理解。

有效前沿

说到有效前沿（有些叫效率边界），就要提到马科维茨的投资组合理论了。

首先介绍下它的三大假设：

单一投资期，比如一年
流动性很高，无交易成本
投资者的选择基于最优均值方差

于是，我们可以开始推导有效前沿，在这之前，我们先约定一些数学符号：

rf：无风险利率
μ：风险

更新时间：2024-06-17 07:25

AI量化策略，我该如何理解你？

人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|

更新时间：2024-06-11 03:20

运用风险平价策略投资

风险平价策略的产生及概念

产生：雏形是Bridgewater的“全天候”，要建立一个在任何经济环境下都能表现不错的资产组合；但风险平价这一概念出现较晚，产生于2006年；2008年以前，风险平价策略还主要集中在股票、债券、大宗商品等传统的资产类别，仅有少数人利用了高收益债券、投资级债券及新兴市场债券的利差。2008年，AQR首次推出了其他风险因子otic/Alternative Risk Factor）,将对冲基金等作为该策略资产组合的一部分。

概念：基于目标风险水平，有多种e资产构成投资组合，并给组合中的不同资产分配相同的风险权重的一种投资策略。

更新时间：2024-06-11 02:44