风险评估

在量化分析的领域中，股票数据接口的可靠性与便捷性堪称核心要素。经过大量严谨且深入的实测之后，我们成功筛选出了一系列稳定且高效的股票数据接口，这些股票API接口均已被验证具备卓越的可用性。为了最大程度地方便广大从事量化分析工作的朋友们，我们不仅精心整理好了这些宝贵的资源，还为每一个数据接口贴心地制作了超链接。这意味着，各位朋友只需轻点鼠标，直接点击相应超链接，即可迅速获取精准且丰富的股票数据信息，从而能够在第一时间对接口的有效性进行全面验证。无论是构建复杂的量化模型，还是进行精准的市场趋势预测，亦或是开展深入的风险评估与策略优化，相信这些经过严格测试且极易获取的股票API数据接口都将成为您得力的

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1. 什么是Softmax

Softmax要解决这样一个问题：我有一个向量，想用数学方法把向量中的所有元素归一化为一个概率分布。也就是说，该向量中的元素在[0,1]范围内，且所有元素的和为1。

Softmax就是这个数学方法，本质上是一个函数。

假设我们有一个k维向量z，我们想把它转换为一个k维向量 ，使其所有元素的范围是[0,1]且所有元素的和为1，函数表达式是：

![softmax(x)_i = \frac {e^{x_i}

BigQuant平台上可以快速开发股票传统策略和股票AI策略，今天我们就拿市值因子来练手，看看两个策略在2020-01-01到2024-05-28期间各自的收益风险情形。

市值因子是国内股票市场能够带来超额收益的alpha因子，已经被验证为长期有效的因子，也是广大私募基金常用的因子之一，传统的选股策略的股票组合大多在市值因子上有很大的风险暴露。希望了解多因子选股策略的小伙伴可以参考这篇报告：东方证券《因子选股系列研究之十》：Alpha因子库精简与优化-160812

一、传统小市值策略

本文所介绍的传

https://bigquant.com/experimentshare/aebcf1f1697647c59110b3fb078767a7

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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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基本概念

量化选股模型是在量化投资领域中广泛使用的工具，旨在系统地识别和选择具有超额收益潜力的股票。这些模型通常基于历史数据和统计分析，结合了各种财务指标、市场数据、经济指标和其他相关信息。

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常见6大选股模型

以下是一些主要和常用的量化选股模型：

1. 基于因子的模型

   1. 多因子模型：结合多个因子（如价值、成长、动量、质量、规模等）来评估股票。

资产定价模型（Asset Pricing Models）是金融学中用于评估或预测金融资产价值的理论和模型。这些模型基于不同的假设，用于不同类型的资产，包括股票、债券、衍生品等，通过量化资产的预期收益与其所承担的风险之间的关系，帮助投资者评估投资机会并做出明智的投资决策。

以下是一些重要的资产定价模型：

1. **资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAP

回测结果是基于历史数据对某一投资策略进行模拟交易后得到的结果。进行回测的目的是为了评估一个投资策略的盈利能力、风险水平以及其他相关指标。

回测结果中通常包括不同时间段的投资收益率、最大回撤、胜率等指标。这些结果可以帮助投资者了解该策略的优势和不足，从而进行调整和优化。

基本概念

回测结果通常包含多个方面的信息，主要包括：

1. 总收益率：在策略回测期间，总收益率作为盈利或亏损的总体百

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/0150d45766bd42e2bd5c4f05b0df6644

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https://bigquant.com/experimentshare/eb414dd3e2a54ed6852dd7b0a5541fdc

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什么是无监督学习？

顾名思义，“无监督”学习发生在没有监督者或老师并且学习者自己学习的情况下。

例如，考虑一个第一次看到并品尝到苹果的孩子。她记录了水果的颜色、质地、味道和气味。下次她看到一个苹果时，她就知道这个苹果和之前的苹果是相似的物体，因为它们具有非常相似的特征。她知道这和橙子很不一样。但是，她仍然不知道它在人类语言中的名称是什么，即“苹果”，因为不知道这个标签。

这种不存在标签（在没有老师的情况下）但学习者仍然可以自己学习模式的学习称为无监督学习。

![img{w:100}](https://d1rwhvwstyk9gu.cloudfront.net/2021/

https://bigquant.com/experimentshare/6508a3b7858b4d098a358a880b18b332

训练结果展示： \n

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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

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导语

本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。

新建一个可视化AI策略

我们先构建一个可视化AI策略，如下所示。

回测结果

回测结果一般指策略运行完毕之后输出的能够综合反映策略效果的综合图表，如下所示：

可以看出，回测结果包括收益概括、交易详情、每日持仓、

接口

• bigchart.Chart 定义建议 Chart文档

对于HeatMap（热力图）的 _type=”heatmap” 和 series_options：

bigcharts.Chart(
    ... 其他参数
    # 【设置图表类型】图表类型，具体参考各类型图表
    type_ = "heatmap",
    
    # 热力图中y传入的数据轴必须是两项，第一项表示的是y轴坐标轴的刻度数据第二项表示的

如标题

问题

大家好，我看很多关于AI的策略里面都有以下两句代码 ranker_prediction 和 context.benckmark_risk.ix[today_date].values[0]。我想请问这个内嵌的逻辑是什么…

简介

投资者依靠股票-债券的相关性来构建最优投资组合、设计对冲策略和评估风险。大多数投资者只是通过推断月度收益的历史相关性来估计股票与债券的长期相关性，但这种方法显然是不可靠的。作者为产生可靠的股票-债券相关性的预测引入了四项创新。首先，本文引入单期相关的概念，以解决股票和债券收益的自相关和滞后交叉相关不为零以及长期相关性随时间变化的问题。第二，确定了股票-债券相关性的基本预测因子。第三，将股票和债券相关性建模为一些基本预测因子路径的函数，而不是单一观测值的函数。最后，对样本进行审查，进行部分样本回归。结果显示，股票-债券相关性预测的可靠性得到显著提高。

全文

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