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。
自定义数据进行因子分析demo
更新时间：2022-02-21 11:25
策略组合
更新时间：2022-01-17 11:05
运用风险平价策略进行投资
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：2021-12-29 06:19
使用神经网络进行端到端风险预算投资组合优化
论文原名
End-to-End Risk Budgeting Portfolio Optimization with Neural Networks
论文作者
A. Sinem Uysal, Xiaoyue Li , and John M. Mulvey
修订时间
2021年7月9日
引言
投资组合优化一直是金融领域的核心问题，经常与两个步骤：校准参数，然后解决优化问题。然而，两步过程有时会遇到“误差最大化”问题，其中参数估计的不准确转化为不明智的分配决策。在这论文中，我们将预测和优化任务结合在一个单一的前馈神经网络中网络并实施端到端的方法，在那里我们学习
更新时间：2021-12-28 02:40
因子过滤
更新时间：2021-12-14 13:18
指定概念板块过滤
更新时间：2021-12-14 13:18
控制每日仓位的一个例子
更新时间：2021-12-14 13:08
金融强化学习的最新进展
论文原名
Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance
论文作者
Ben Hambly-牛津大学数学研究所
Renyuan Xu-南加州大学工业与系统工程系
Huining Yang
发布时间
2021 年 12 月 10 日
引言
随着数据量的不断增加，金融行业的快速变化已经彻底改变了解决了数据处理和数据分析技术，带来了新的理论和计算挑战。与经典随机控制理论和其他分析应用相比，解决严重依赖模型假设的财务决策问题的方法，强化学习（RL）的新发展能够充分利用大量减少模型假设的财务数据，并改进复杂
更新时间：2021-12-13 07:43
跟着李沐学AI—GNN论文精读 【含研报及视频】
研报标题：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
发布时间：2021年
作者：Benjamin Sanchez-Lengeling、Emily Reif、Adam Pearce、Alexander B. Wiltschko
摘要
这篇文章是关于图神经网络的两篇论文之一。看一看理解图上的卷积，了解图像上的卷积如何自然地概括为图上的卷积。
图表无处不在;现实世界中的对象通常是根据它们与其他事物的联系来定义的。一组对象，以及它们之间的联系，很自然地被表示为一个图形。研究人员已经开发了十多年的基于图数据的神经网络(称为图神经网络，或
更新时间：2021-11-30 05:44
《因子选股系列研究之六》：用组合优化构建更精确多样的投资组合-东方证券-20160219
多因子选股模型的整个投资流程包括alpha模型的构建，风险模型的构建，交易成本模型的构建，投资组合优化过程以及组合业绩的归因分析。从国内市场上已公开的量化模型看，采取的大多是打分法选股或者行业、市值分层构建组合，这种组合构建方式缺乏对风险和alpha的精确控制，最终组合可能偏离预定的投资目标
多因子结构化风险模型(如Barra, Axioma)目前仍然是市场上的主流风险模型。股票收益率的样本协方差矩阵面临的主要问题是：在股票数量N超过时间样本区间T时，协方差矩阵不可逆，并且包含着较大的估计误差，这些都会严重影响到投资组合优化，使得优化器给出错误的权重分配。
根据Ledoit and Wo
更新时间：2021-11-22 07:53
因子分析测试
更新时间：2021-11-15 01:32
《风从海外来 海外AI量化最新前沿》Deep Alpha 海内外最佳实践探索研讨会文字实录
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
谢谢Big Quant的邀请，今天所有策略的绩效仅作交流的用途展示概念，投资人如果对策略本身有兴趣的话，请在我们网站下载白皮书或是与我们的客户经理联系。
1全球资产管理报告 AUM升高 收
更新时间：2021-09-29 03:51
神经网络交易算法
更新时间：2021-09-08 03:03
参数寻优获得/夏普信息比/最大回撤/胜率-2
更新时间：2021-08-20 07:52
参数寻优获得/夏普信息比/最大回撤/胜率
8月19日Meetup模板：以双均线为例
https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=4
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更新时间：2021-08-20 07:48
量化交易入门书籍-Quantitative Trading how to Build Your Own Algorithmic Trading Business 03
英文书籍的特点就是废话是比较多的，写这个系列也是挑出精华部分，另外加上自己在实操中的一些东东，进行修改，但是是按照书的内容精神走。
英文书籍的特点就是废话是比较多的，写这个系列也是挑出精华部分，另外加上自己在实操中的一些东东，进行修改，但是是按照书的内容精神走。
回测文件格式
做交易时往往涉及到不同的交易品种，一般会按品种区分文件夹，如下图（这里是下载了所有的主力合约，就是每天交易量最大的合约）：
回测是个老掉牙的问题了，开源社区也有不少优秀的回测框架，如zipline、backtrader等，那我们为什么要放弃他们而选择造轮子再设计一套
更新时间：2021-08-09 05:53
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：
- $r_{f}$：无风险利率
- $\
更新时间：2021-08-02 06:09
主动投资管理定律（基本篇）
更新时间：2021-07-30 09:36
Alpha系列-因子模型
更新时间：2021-07-30 09:36