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https://bigquant.com/codeshare/ad6ffc3f-5d31-455b-af32-e4d613404bfc

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

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作者：

邵守田 东北大学金融工程硕士BigQuant首席策略官

傅浩晅 伊利诺伊大学香槟分校统计与经济双学位BigQuant算法团队成员

本报告模型构建工具：https://bigquant.com/

联络咨询：bigq100【微信号】

核心观点

据中信证券推算，截至2021年2季度

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

# 回测引擎：初始化函数，只执行一次
def m2_initialize_bigquant_run(context):
    context.myIns = ['000897.SZA', '600208.SHA', '600533.SHA', '000926.SZA', '601668.SHA', '600854.SHA', '600228.SHA', '600383.SHA', '300988.SZA', '603858.SHA', '300939.SZA']

# 交易引擎：每日盘前触发一次。
def m2_before_trading_s

965，双休，不加班，福利待遇好

211/985本硕博

数学，计算机，金融工程，统计等相关专业

机器学习，量化研究员，C++开发，python开发，数据开发，运维，全栈，风控，市场。

加分项：ACM-ICPC奖牌，NOIP、NOI奖牌，数学/物理奥赛奖牌。

大厂经验

base北上杭深

薪资open

V：cm2435428253

邮箱：ina@quantjob.cn

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摘要

文献来源

Richard Roll and Akshay Srivastava (2018) Mimicking Portfolios, The Journal of Portfolio Management, 44(5)21-35

推荐原因

本文提出了一类模拟投资组合的构建方法，投资者可以通过其他同类资产对目标资产的风险暴露程度进行模拟。模拟资产组合多由流动性强同时易于交易的资产组成，且只保留少量无法被普适因子所解释的异质收益，这样的特性使得模拟组合具有多种用途，包括但不限于：评估主动基金经理表现、将非流动性资产替换为理想的投资工具、寻找并提升分散

唔， 看了数学家， 物理学家，觉得真是可爱。

向神文致敬：优秀的女孩是没有性生活的

向伟大的知乎小伙伴们致敬：

优秀的数学家是不用Lebesgue积分的

优秀的经济学家是不用电脑的

优秀的物理学家是不用数学和计算机的

[优秀的天文学家都是不用牛顿引力近似的 不

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在名为“金融工程”的世界里，存在着两个需要不同高阶量化技术的独立分支：对衍生品定价的“Q Quant”，其目标是“推断现在（extrapolate the present）”，以及对风险和组合进行量化管理的“P Quant”，其核心是“对未来建模（model the future）”。

本文简要追溯了金融工程中这两大分支的历史，重点介绍各自的不同目标和面临的挑战。随后，本文概述了两者交叉的部分：风险溢价的概念、所使用的随机过程（虽然在“Q Quant”和“P Quant”中有着不同的名称和假设条件）、模拟这些过程用到的数值方法、对冲以及统计套利。

Q Quant——衍生品定价

下

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摘要

事件驱动投资体系

我们将A股市场常见的具有显著正面影响的事件收集起来，并构建出了一个比较合理的评估事件冲击是否有效的评估体系，以及基于这个评估体系基础上的一系列事件驱动投资策略

多因子投资体系

今年我们在构建多因子风险评价体系的同时，开发了许多具有新意和价值的新因子和策略，其中包括SmartMoney策略，筹码分布策略，网络中心度选股策略以及盈利预测增强策略

微信独家大数据

我们关注80 余个新财富上榜研究所或行业分析师的社交自媒体平台，然后利用计算机技术自动提取发布于其上的每篇研究报告（的文本内容和阅读量，并从文本内容中匹配出其中的个股，最后将

摘要

前言：东吴金工推出“波动率选股因子”系列研究，尝试在目前已被广泛使用的传统波动率因子的基础上，进行一系列新的探索。作为系列研究第一篇，本报告受到“波动率聚集现象”的启发，从波动率因子的跨期截面相关性入手，对传统的特质波动率因子，提出一种简单朴素而又效果优秀的改进方案。

传统特质波动率因子

基于Fama-French三因子模型，构建特质波动率因子。回测结果显示，传统特质波动率因子已经具备不错的选股能力，其月度IC均值为-0.059，年化ICIR为-1.78，5分组多空对冲的信息比率为1.48，月度胜率为70.65%；但它与换手率因子相关性较高，且选股能力不如换手率因子，

发布时间：2019年6月10日

研究团队：华泰金融工程

研究员：林晓明S0570516010001、陈烨S0570518080004

核心观点

本文通过原理分析和系统测试，介绍了遗传规划在选股因子挖掘中的应用 遗传规划是一种启发式的公式演化技术，通过模拟自然界中遗传进化的过程来逐渐生成契合特定目标的公式群体，适合进行特征工程。将遗传规划运用于选股因子挖掘时，可以充分利用计算机的强大算力，同时突破人类的思维局限，挖掘出某些隐藏的、难以通过人脑构建的因子。本文介绍了遗传规划应用的完整流程，对遗传规划程序包gplearn进行了深度定制改进。测试结果显示，遗传规划能从有限的量价数据中挖掘

此为0527Meetup直播策略讲解，视频详见2021-AI量化Meetup导览

https://bigquant.com/experimentshare/533131de25e5482b8e79ff331fb891d2

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会议：开源一席谈 日期：2023年2月24日 主办：开源证券金融工程魏建榕团队 会议主题：从ChatGPT看大数据的发展与未来 特邀嘉宾： 司帆：中国人民大学硕士，多年证券从业经验。2011年加入华夏基金，历任量化策略研究员、投资经理、负责多只量化专户的投资工作，现任华夏基金数量投资部基金经理。目前在管规模30.38亿元，在管产品数量12只。 陈宝健：开源证券计算机首席分析师。清华大学计算语言学硕士，曾先后任职于华创证券、国泰君安证券等机构，对信创/人工智能/云计算/信息安全等有深入研究。团队公众号(点击跳转)：健谈计算机。

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对话实录（主持人：傅开波）

Q1：近

问题

https://bigquant.com/experimentshare/98c1a63396fa4a7e9b2bc1e552b124ae

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日期：2021年11月5日

主办：开源证券金融工程魏建榕团队

主题演讲：分化行情与Alpha投资探索

特邀嘉宾：楼华锋，兴业基金多元投资团队总监

发言实录：

非常感谢开源金融工程魏博

介绍

本贴主要分享东方证券金工部在Barra多因子结构风险模型上的研究思路、方法和成果,并持续更新…

下载链接：【https://pan.baidu.com/s/1ozOhYXLDTXl1zPE5jx9ytA】

Barra多因子结构风险模型投资流程入下：

预览

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随着量化规模的增大，越来越多的人开始关注量化，也有越来越多的人涌入这个行业，可想而知，门槛肯定是越来越高...... 岗位合集

1、量化研究员 985/211应往届硕博毕业生 数学、物理、统计学、计算机、金融工程、其他理工科、金融经济学等相关专业 各类奥赛、信息学竞赛、编程类竞赛奖牌、量化实习经验加分 薪资第一年40-100W不等 2、量化研究员（机器学习方向） 985硕博 数学、物理、统计学、计算机、金融工程、其他理工科专业 应届博士、两年左右大厂机器学习算法经验 薪资60-200W不等 3、C++系统开发工程师 985/211本科及以上学历 计算机相关专业优先 应往届均可 （有低延迟、高