回报率

回报率在金融领域是衡量投资收益的核心指标,代表资金投资后所获得的收益与原始投资金额的比例。对于投资者而言,回报率不仅是评估投资成功与否的重要标准,更是决定投资策略和方向的关键因素。高回报率往往伴随着高风险,而稳定的低回报率则可能意味着更为安全的投资选择。在进行投资决策时,投资者应充分理解和权衡预期回报率与风险之间的关系,以实现投资目标并优化投资组合的整体表现。

基于遗传算法挖掘股票因子

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https://bigquant.com/codeshare/9aa6342b-2c67-4417-afea-0d5874e5d340

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更新时间:2024-06-07 10:55

32nd Meetup

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更新时间:2024-06-07 10:55

逻辑回归和交叉熵

策略源码:

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更新时间:2024-06-07 10:55

基于财务数据构建策略

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基于财务数据构建策略

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视频回放

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直播资料

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更新时间:2024-06-07 10:55

策略中调用其他因子_非AI

2021年4月22日Q1&Q2问题:

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/d50c07db9f7f45168dd745027c04b6d8

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更新时间:2024-06-07 10:55

小市值策略

策略源码

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更新时间:2024-06-07 10:55

storanker模型同时买入因子最大和最小

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:2024-06-07 10:55

一阳穿多线策略的因子描述-滚动训练

【此文档为旧版】 相关新版文档参考:

https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/16571b942a8a4a92a4914c15f65d0883

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更新时间:2024-06-07 10:55

因子分析测试

目前平台提供新版的因子分析模块, 请移至bigalpha

7月30日Meetup 模板案例:

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/b83f6a9c950a43a595d41f1d911dcaca

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更新时间:2024-06-07 10:55

三因子线性模型(包含滚动训练)

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https://bigquant.com/codeshare/37d36e41-2184-4342-b581-9561f199eeec

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更新时间:2024-06-07 10:55

获取指数成分和行业股股票列表

https://bigquant.com/experimentshare/eb414dd3e2a54ed6852dd7b0a5541fdc

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更新时间:2024-05-20 02:37

【历史文档】策略示例-基金策略

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 02:29

资金流策略,年化收益69.55%

旧版声明

本文为旧版实现,供学习参考。

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

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/53afe5c70e1f48b28f66eeb980d86ebb

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更新时间:2024-05-15 06:37

数据和行情问题请教,

写一个关于万科A 000002.SZA的回测数据,同样后复权价,在和别的平台数据差别很大,请问是什么原因呢?

别的平台 [20, 110] 策略最终收益: 22.42 交易对,都是12组 24次交易

本平台代码如下:

用20日和110日均线回测 000002.SZA的双均线策略回报率,在我们平台是收益在643%,而别的平台收益是 2240%。 请大佬看一下另一个数据是正确的,谢谢

from bigdatasource.api import DataSource
from biglearning.api import M
import numpy as np

更新时间:2023-12-08 08:15

有没有关于此模块的用法详细文档

{w:100}

更新时间:2023-10-09 07:03

找人修改策略提高收益

这个

更新时间:2023-07-25 03:41

量化价值投资

价值投资可以量化嘛?我们来尝试下.......

以下文字翻译自Clifford S. Asness,Andrea Frazzini 和 Lasse H. Pedersen(2013)合著的working Paper:Quality Minus Junk。此文的思想,后续体现在 Buffett's Alpha(2013)这篇working Paper里面。

小弟翻译及学术水平有限,倘若有翻译不佳或学理上的误用之处,希望各位大拿不吝赐教,我会不断修改此文。

一、框架与导入:

1.1 市场价格(Book Value调整之后的,即P/B,后续提到的价格皆是如此)视角:

股票的高质量(定义见

更新时间:2023-06-14 03:02

投资第一课:学习统计概率

记得大约十多年前,也就是我刚从大学毕业那会,有一次公司里一个同事热情的邀请我去参加他们教会里的一场周末活动。我当时恰好周末没啥事干,又被同事绘声绘色的宣传所吸引,于是就和另外两个朋友一起去了。

那个教会的规模非常大。它们租用了一个电影院,邀请了至少几百人。当天的活动安排的还挺丰富。首先是一个摇滚乐队,带领大家一起唱了几首欢乐颂之类的圣歌。然后是教徒个人经历分享。其中有一个教徒的经历分享让我印象深刻,这么多年以后还没有忘记。她说她自己在好几年前身患绝症,当时已经对生活放弃了希望。但是在某一时刻,她忽然感觉被上帝点拨,醍醐灌顶,从此发现了人生新的信仰和依靠。同时,她的癌症病情也开始奇迹般的好转。

更新时间:2023-06-14 03:02

统计学习结合趋势跟踪_慕本Milburn_对冲基金文章翻译计划025

慕本在三个核心方向上取得了进步:统计学习技术叠加到趋势跟踪之上,使系统更能够适应、响应和理解市场情绪;多因子模型意味着慕本拥有更多的雷达来接收更有用的信号;以及更广泛的投资范围,包括非方向性交易,进一步扩大了潜在的机会集;执行效率也得到了提高。其结果是回报率的表现越来越有辨识度。

统计学习的艺术与科学

虽然慕本继续大量利用趋势跟踪,并认为在过去几十年中,它已经改进和完善了这一方法,但与趋势跟踪相结合的统计学习的利用反映了全球的变化。事实上,统计学习已经取代了许多行业的其他方法。慕本的联合首席执行官兼交易执行董事巴里·古德曼说:“灵活的统计学习方法已经取代了许多领域的传统预测。

更新时间:2023-06-14 03:02

不担风险,哪来回报?

那天跟一个多年的好友一起吃饭。那时候我们从同一所大学毕业以后,我去了新加坡并在那里长居,而他出国读了个硕士以后又回国发展。现在他自己有一家规模不错的企业,经常调侃我当时不应该呆在南洋,而应该回国。饭间聊到我提供的资产配置服务。朋友问的第一个问题就是:回报多少?

是啊,这难道不是绝大多数的投资者首先会问的最重要问题么?于是我向朋友简单介绍了一下我们的策略理论以及历史回报。然后他说:嗯还不错。接着就没有然后了。

我对他说:这就完了?你怎么不问我这个策略的风险如何?朋友睁大他的眼睛惊讶的看着我:好像并没有听懂我的话。

于是我重复了一遍:风险呢?你不问风险,光问回报有什么意义?

那个时候我忽然

更新时间:2023-06-14 03:02

为什么Sharpe重要,以及对谁重要

我有个朋友,酷爱主观交易。每每聊天,他经常说,“我这有个好的trade,能有25%的return,比你那个5%的book强多了”。我便和他讲,“你那个交易,动辄回撤30%,我这个日波动率只有2%,我加8倍杠杆都比你安全,回报分分钟到40%”;可能他就是揶揄我,所以这样的对话发生了很多回,他依然乐此不彼。我决定写文章讲讲这回事。

很多主观交易员一直不能理解Sharpe究竟在衡量什么。在传统的语境下,衡量一个对冲基金表现的一直是绝对回报率,比如周一见报的这篇文章,

更新时间:2023-06-14 03:02

重要通知


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更新时间:2023-06-03 05:45

Stockranker策略的2021收益逆势


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更新时间:2023-05-17 08:45

策略高级设置


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更新时间:2023-05-11 03:12

如何推八字

如何推八字

更新时间:2023-02-07 10:55

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