基本面分析

价值投资：布兰德的策略是基于价值投资的理念，强调寻找市场上被低估的股票。这种策略认为，市场短期内可能由于情绪波动或其他因素导致某些股票的价格低于其真实价值。

基本面分析：布兰德提倡通过深入分析公司的基本面，包括收入、利润、现金流、资产负债表等，来评估公司内在价值。只有在确定公司基本面良好的情况下，才会考虑投资。

安全边际：布兰德强调在投资时设定安全边际，即在购买股票时确保其价格低于内在价值，以降低投资风险。这样一来，即使市场出现波动，投资者也能更好地保护自己的资本。

长期视角：布兰德主张投资者应该采取长期持有的策略，不因短期市场波动而轻易出售股票。他相信优秀的公司最终会反映出其真正

https://bigquant.com/experimentshare/5ffea17cf0ca4e78ab50a84762c2b596

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/644652453c624f34a027c192e4f8703a

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9月24日Meetup 模板案例：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/2ddd6666ca164cf6b1f79b4a85cf8dae

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问题

有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33

问题

freestyle996+追涨策略的关键因子一般有哪些? 如何选择和使用?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1K24y117Tu/?spm_id_from=333.999.0.0

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https://bigquant.com/codeshare/9a29b13f-6ebe-46a4-a131-c356aed54a36

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问题

策略思想和因子哪个更重要

视频

https://www.bilibili.com/video/BV15b4y1s7w7/

策略源码

文档及源码：策略思想和因子哪个更重要

【旧版说明】此文档为旧版，相关新版文档可参考：🌟102-第一个AI策略

https://bigquant.com/experimentshare/1c44e0bf56db424d8f2a5e617759a300

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分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

基本面量化策略是一种结合了基本面分析和量化分析方法的投资策略。通过对公司的财务报表、行业数据、宏观经济指标等基本面信息的量化分析，来识别被低估或高估的股票。这种策略通常涉及以下几个方面：

基本概念

1. **数据驱动的基本面深度分析：**基本面量化策略巧妙地结合统计方法与计算机算法，对公司盈利能力、财务稳健性、增长潜力等传统基本面指标进行精准分析，为投资者提供全面深入的企业价值洞察。
2. **

什么是技术分析？

所谓股票的技术分析，是相对于基本面分析而言的。基本分析法着重于对一般经济情况以及各个公司的经营管理状况、行业动态等因素进行分析，以此来研究股票的价值，衡量股价的高低。而技术分析则是透过图表或技术指标的记录，研究市场过去及现在的行为反应，以推测未来价格的变动趋势。其依据的技术指标的主要内容是由股价、成交量或涨跌指数等数据计算而得的，技术分析只关心证券市场本身的变化，而不考虑会对其产生某种影响的经济方面、政治方面的等各种外部的因素。

什么是talib？

talib的简称是Technical Analysis Library，主要功能是计算股价的技术分析指标。先简

导语

公司的基本面因素一直具备滞后性，令基本面的量化出现巨大困难。而从上市公司的基本面因素来看，一般只有每个季度的公布期才会有财务指标的更新，而这种财务指标的滞后性对股票表现是否有影响呢？如何去规避基本面滞后产生的风险呢？下面我们将重点介绍量化交易在公司基本面分析上的应用，即平时常说的 基本面量化（Quantamental）

反映公司经营优劣的指标

首先我们简单介绍下可能运用在量化策略上的基本面指标，相信大部分投资者都对上市公司的基本面有一定的了解，上市公司的基本面情况总是同公司业绩相关，而衡量业绩的主要基本面指标有每股收益、净资产收益率、主营业务收入等等。

而上市

https://bigquant.com/experimentshare/116fdc30e1944051ba43f73e74837776

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/3f0d164525984abca02f3e0f58155a00

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导语

不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼，因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子，很难明白为什么模型会产出某一个信号，甚至很多保守的私募基金把模型的可解释性放入了事前风控。其实，模型的可解释性是很容易做到的，难点在于研究员是否对模型有深入的思考和理解。

介绍

机器学习领域在过去十年中发生了显著的变化。从一个纯粹的学术和研究领域方向开始，我们已经看到了机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如零售，技术，医疗保健，科学等等。

适用于AIStudio3.0.0的版本:

https://bigquant.com/wiki/doc/%5Fnew-iH7DEZCRpf

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/5a5dd498-4590-44c2-8109-ae4501f49494

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更新

本文策略代码部分已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：

https://bigquant.com/wiki/doc/5z65pys6z2i6yep5yyw-vbxmD0RsJV

也可参考新版类似策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/116-mcfVsYFPFP

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导语

公司的基本面

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

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

导语

技术分析作为股票分析的重要流派，通过技术指标探寻市场规律。本文通过几个示例阐述如何借助TALIB函数库通过可视化流程快速构建常用的技术指标因子。

什么是技术分析

所谓股票的技术分析，是相对于基本面分析而言的。基本分析法着重于对一般经济情况以及各个公司的经营管理状况、行业动态等因素进行分析，以此来研究股票的价值，衡量股价的高低。而技术分析则是透过图表或技术指标的记录，研究市场过去及现在的行为反应，以推测未来价格的变动趋势。其依据的技术指标的主要内容是由股价、成交量或涨跌指数等数据计算而得的，技术分析只关心证券市场本身的变化，而不考虑会对其产生某种影响的经济方面、政治方面的

更新

此为老版。新版见：

https://bigquant.com/wiki/doc/125-KkS3pYVIAH

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什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么概念？即通过等权或指数加权的方式，计算一段时期内的平均价格，是将某一段时

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查了好久，没有找到实盘的指导，大佬们请指导一下。