换手率

换手率,在金融市场中,通常用来衡量一段时间内交易的活跃程度。它代表了一定期间内交易的股票或资产占总股本或总资产的比例。换手率提供了一个关于市场流动性的直观指标:换手率高的市场通常表示投资者买卖频繁,市场流动性好,风险相对较低;而换手率低的市场则可能暗示投资者交易意愿不高,市场流动性差,风险相对较高。对于投资者来说,换手率是一个重要的参考数据,可以帮助判断市场的热度和资产的流动性,从而辅助投资决策。

7月16日金融数据分析作业

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作业:使用今年以来的数据,计算过去20日换手率均值和未来5日收益率的IC和IR


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https://bigquant.com/codesharev3/f8805846-d596-4537-b9ff-d21126655154

更新时间:2024-07-17 03:08

bqkf4hid提交作业

作业思路:地量出地价,寻求反转的机会。买入换手率最低的5只股票,持仓5天。



https://bigquant.com/codesharev3/146b942c-f869-4e93-b392-e18a29370c0c

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更新时间:2024-07-05 06:40

如何获取某个申万一级行业的波动率指标

问题

如何更方便地提取平台已整理好的因子,我想获取比如某个申万一级行业的波动率指标,数据源返回了价格交易量换手率等信息,波动率需要自己写函数计算了。有没有更方便的方法,像普通标的一样在特征列表里面写想要的因子,再连连线就能搞定

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Pr4y1g79W?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experim

更新时间:2024-06-07 10:55

构建日历周线级别因子

https://bigquant.com/experimentshare/f5061810f6e34b71ad59641c2f54e290

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更新时间:2024-06-07 10:55

换手率公式及使用技巧含Python

换手率(Turnover)通常用于描述股票或其他证券在特定时间内的交易活跃程度。金融市场中,换手率可用于衡量股票的流动性,即股票在市场上买卖的频率和容易程度。

BigQuant金融市场数据因子平台以及AI量化策略平台(PC端),验证换手率因子组成的AI量化交易策略。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=83ec82a2-6c14-4425-8bae-05b216f7

更新时间:2024-06-07 10:48

多因子选股策略-股票日频

https://bigquant.com/experimentshare/c2cf252d64b7408a8071f4d78f52a5ea

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更新时间:2024-05-20 10:04

主动投资管理之信息率

https://bigquant.com/experimentshare/3e9b0e7623284f01b7e206d1a3df4b92

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更新时间:2024-05-17 06:27

StockRanker多因子选股策略

StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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更新时间:2024-05-17 02:33

【历史文档】策略回测-策略回测结果指标详解

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明

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

更新时间:2024-05-16 02:47

换手率的市值中性化怎么sql操作啊

neutralize(sum(turn_0,90), total_market_cap) as hsl, 报错。

更新时间:2024-05-02 09:55

单因子策略:120日换手率之和

单因子策略:120日换手率之和


回测图:


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策略源码:

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https://bigquant.com/codeshare/54d502d3-8cd7-45f4-97a5-55b912da0ef3

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更新时间:2024-04-25 07:28

单因子策略:250日换手率之和


回测图:

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策略源码:

声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行(点击克隆之后-选择最新环境)

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[https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01f4](https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01

更新时间:2024-04-25 07:22

多因子策略:换手率平均

策略源码:


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https://bigquant.com/codeshare/5957e3fb-08b4-4e16-9b9a-7d0de13c2a4d

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更新时间:2024-04-25 07:21

多因子策略:换手率总和

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策略源码:


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https://bigquant.com/codeshare/a6dc6c90-4f42-4c8e-92ec-dfa1a2f13fc0

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更新时间:2024-04-25 07:20

市值行业中性化代码,求帮忙更正

%%sql
SELECT
    log(total_market_cap) as f_market_cap,
    m_avg(turn,20) as f_trun,
    date,
    instrument,
    industry_level1_code,
    c_neutralize(f_trun,industry_level1_code,f_market_cap) as NEW_TURN

FROM cn_stock_factors 
JOIN cn_stock_industry_component 
USING(date,i

更新时间:2024-01-02 06:04

基础因子(cn_stock_factors_base)能增加换手率和涨跌幅数据吗?

不然提取基础数据就得join几张表,效率太低了

更新时间:2023-12-08 08:19

因子拥挤度是怎么计算的?

想请问一下 平台,我看BBS上说是计算换手率,但是我看因子分析模块里面算出来的 ,那个因子拥挤度,都超过100了,感觉不像是 换手率(因为单个股票换手率一天最高才100%)。那请问因子分析模块 的 因子拥挤度到底是怎么去计算的呢?

{w:100} {w:100}

更新时间:2023-10-09 06:47

行业有效量价因子与行业轮动策略-华西证券-20220822

摘要

行业量价因子筛选

我们从行业层面的量价数据入手,根据量价因子的本质含义对其进行归类,将量价因子分为动量、交易波动、换手率、多空对比、量价背离、量幅同向六大类。

我们对这六大类中的量价因子进行单因子测试,包括因子分组测试和因子IC值分析,最终得到了11个较为有效、逻辑性强的月频行业因子。

量价行业轮动组合回测表现较好

我们根据11个量价因子构建量价行业轮动组合,每月末选取中信一级行业(剔除综合和综合金融)中复合因子值最高的五个行业,行业间等权加权。

2010年至2022年7月,量价行业轮动组合的累计收益为580.00%,相对于全部行业等权组合的累计超额为

更新时间:2023-06-01 14:28

动量(反转)因子解析-民生证券-20190306

报告摘要

(一) 主要内容

本篇报告首先对基础动量因子进行细致分析,发现基础动量存在较多不足并提出改进思路的二维矩阵,之后对每个改进维度的切入点、逻辑链条和改进方法进行详细阐述,最后测试了各个改进因子的提升效果。

(二  基础动量刨析

  • 1月动量头尾组合的信息比率最突出但换手率也更高;而3月动量各组合的区分度更明显。
  • 基础动量的多空收益更多来源于空头部分的贡献。
  • 将1月动量与3月动量做等权合成后,复合因子的有效性能得到明显提升。

(三  改进动量的思路框架

  • 从动量因子的特性出发,可将动量改进的整体思路归

更新时间:2023-06-01 14:28

医药行业因子选股研究 海通证券_20181023_

摘要

常见选股因子在医药行业内存在显著选股效果。其中,风格类因子平均收益水平高,但稳定性差,在近两年出现了持续性的大幅回撤。技术类因子与股票收益呈现显著负相关性,前期涨跌幅越大,换手率越高,波动率越大,流动性越强,次月股票收益表现越差。在这几个因子中,综合表现最好的是波动率,综合表现相对较差的是换手率。盈利能力在医药行业内也存在显著的选股效果,高盈利公司具有更高的收益。

医药行业其他有效的选股因子。除常见的ROE及其同比增长因子外,其余基本面因子在医药行业内也存在显著的选股效果。企业盈利能力越高,资产增长越快,利润增长越快,盈利质量越好,偿债能力越强,股票收益表现越优。从一致预期数据

更新时间:2023-06-01 14:28

基本面因子模型的深度学习增强 广发证券-20210607

摘要

本报告使用深度学习方法对基本面模型进行增强,增强模型首先使用基本面模型选出初筛股票池,然后使用深度学习模型对初筛股票池进行二次筛选,该策略较低的换手率水平下可以获得更好的超额收益

基本面模型和深度学习模型具备组合基础

以中证800指数为基础的增强模型表现

以沪深300指数维基准的增强模型表现

正文

[/wiki/static/upload/2e/2ef7bcaa-8432-4f07-8d61-270c5f5967b0.pdf](/wiki/static/upload/2e/2ef7bcaa-8432-4f07-8d61-270c5f5967

更新时间:2023-06-01 14:28

多因子组合光大Alpha 1.0-光大证券-20170501

光大金工因子测试框架:多指标全面测试

通过分期截面RLM回归计算因子收益,计算因子暴露与下期收益率的相关度IC值,同时结合分层回测法检验因子单调性,构建较为综合全面的因子测试体系。

因子测试中使用了包括因子收益序列t值,因子累计收益率,因子测试t值,IC,IR,多空组合收益率、最大回撤、换手率等等指标

更为全面的因子库

涵盖了估值因子,规模因子,成长因子,质量因子,杠杆因子,动量因子,波动因子,技术因子,流动性因子,分析师因子等共10大类100多个细分因子。

多重指标筛选因子

针对五大指标给因子表现打分,筛选出预测能力强,显著性高,单调性好

更新时间:2023-06-01 14:28

Alpha与Smart_Beta-东方证券-20181203

研究结论

Smart Beta 产品近些年在海外市场规模增长迅速,它和主动量化、指数增强等alpha产品一样,收益来源于资产定价因子的风险溢价,不同之处在于获取因子暴露的方式,往往换手率较低。

我们把A股常用的指数增强策略用到了标普500指数上。用到的alpha因子中只有估值因子在标普500成分股内总体效果显著,但最近三年也有明显衰减。在不扣费情况下,年化超额收益仅0.16%,由此可见标普500指数的市场有效性。

对比看规模最大的20只Smart Beta ETF产品,有十支过去十年相对标普500的年化超额收益为正,Invesco S&P 500 Equal Weigh

更新时间:2023-06-01 14:28

因子分析

因子分析完后,有多空组合,这个怎么套用来选股呢?

更新时间:2023-06-01 14:26

请教一个策略的换手率是如何计算的

问题

请教各位,

一个策略的换手率是如何计算的?

更新时间:2023-06-01 02:13

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