https://bigquant.com/codesharev3/aab9f23a-14b9-437b-a597-cafee691fa5a

主要还是从技术面做了优化，没有达到1.5的夏普，主要优化思路：

构建波动性、价格、动量和流动性因子，来提升收益和降低波动率，主要是将头尾异常的股票做过滤。

也看了其他同学做的比较好的案例，要有较大提升这种过滤的方法是不够的，还是需要找到能够跟小市值媲美的因子做因子的合成。

感想：1、好难。 2、单纯看夏普能看，要平衡回撤就更难了。 3、从这个周期看小市值长期有效。4、如果能有方法识别出失效时间区间关闭策略使用就更好了，期待老师教学。\n

https://bigquant.com/codesharev3/6ad19dbe-6461-4d4e-9362-32f6881c0481

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1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

答:股票池筛选:当连续10日最小值大于34日均线的0.99倍时纳入初选股票池;若获利筹码高于73%，则买入；当最大值低于34日均线时卖出。

2、在看完从0-1开发量化策略之后，请自己总结一下量化策略开发的主要流程。

答:1、进行单因子分析筛选出IC和IC_IR较高的因子,积累初步的因子库;

2、对有效的因子进行单因子选股回测，看看初步效果，确定哪些因子是核心收益率因子，哪些可用于控制风险，并对这些有效因子进行相关性分析；

3、选择前面有效的收益因子进行机器学习或

1.什么是量化投资

量化投资是采用数学定量的方法进行投资，包括通过数据和因子进行选股和买卖。其内涵上包括因子研究、量化选股、量化交易、风险控制等。在分类会包括：在时序和截面上的量化，对应量化择时和量化选股；从因子类型上分量价多因子量化、基于事件的量化、基于指标的筛选量化。在频率上可以分为高频量化（日内交易）、中低频量化。

2.量化投资的优势和劣势

量化投资的优势：（1）通过因子分析可以找到更科学的选股依据；（2）通过量化择时、风险模型和多策略的组合可以控制和降低投资风险；（3）以量化信号为买卖基础，减少对人性的依赖，也减少由于人性弱点带来的主观投资错误；（4）对策略效果的跟踪

问题

假设同样的label下，IC从0.04提高到0.06但是策略收益却没有明显提升，怎么看待这个现象，怎么处理能让Ic与收益强相关呢？

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1JV4y1J7cU?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086](https://www.bilibili.com/video/BV1JV4y1J7cU?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086

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https://bigquant.com/codesharev3/7d0c2298-10d8-41cc-a929-9764193eeb68

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问题

有哪些合理的大盘风控方案？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1TF41167ph?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/07791ba8fc354d4e9793ce963a735263](https://bigquant.com/experimentshare/07791ba8fc354d4e9

{{membership}}

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

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7月30日Meetup 策略模板：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/062a0182231e49f7996b0543e7acad48

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问题

最近发现已有持仓里有时会出现同一行业板块股票过多的情况，比如持仓里60%都是医药股票。请问下怎么能做下同板块股票数量限制，比如设置同一行业板块的股票不超过总仓位的20%这样。

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Ug411M7iz?p=2&share_source=copy_web

策略源码

板块最大仓位20%

小白学习

小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

机器学习/深度学习

1. 机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？
2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些？
3. 机器学习或深度学习策略回撤过高，该结合什么风险控制或择时策略比较好？
4. 如果使用深度学习或机器学习自动挖掘因子？
5. 使用深度学习模型时，总觉得泛化性能很差。加上一些提升泛化能力的手段， 比如正则、dropout等，好像没什么用。请问有没有什么较好的方法？

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策略调优

1. 如何判断策略失效以及失效后的处理

策略源码

A：《提升实盘收益的仓位管理策略》

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https://bigquant.com/codesharev2/0b4b68b6-b64d-4fdd-ae59-949bd87d3803

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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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本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看以下最新内容，作为参考资料学习。

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

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问题

风控和择时：情绪周期如何用于追涨策略

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1ui4y1m7Nx?spm%5Fid%5Ffrom=333.999.0.0](https://www.bilibili

1. 计算持仓成本：持仓成本可以认为是投资者买入股票的平均价格。可以通过每笔交易的成交价和成交量，加权求和计算每日的持仓成本。
2. 计算筹码分布：筹码分布是指在不同持仓成本下，投资者持有的股票数量。可以通过每日的持仓成本和成交量，计算出在不同价格下的筹码分布。
3. 构建筹码分布因子：基于筹码分布，可以构建各种筹码分布因子，如筹码集中度（即筹码分布的离散程度）、筹码稳定度（即筹码分布的变动速度）等。

策略源码：筹码分布

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[https://bigquant.com/codeshare/64d5f511-6e7a-4d7d-9c66-ddac

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/9ac7cfd7-5bcf-41a5-9577-f84f671d5cd3

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【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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1. 策略核心思想

1.1 定义

可转债是一种公司债券，赋予持有者在特定时间内、按特定条件将债券转换为公司股票的权利。它兼具债券和股票期权的特性，因此也被称为“混合证券”。

1.2 策略逻辑

本策略基于机构研究体系，通过量化模型筛选高评级、低估值可转债，构建长期稳健组合。核心逻辑包括：

• 安全边际：AAA级信用评级（国内最高评级）确保标的安全性
• 收益平衡：票面利率>5%提供基础收益，低转股溢价率捕捉股性机会
• 分散配置：动态调仓5只流通市值最小标的，降低单一风险

效果：

![](/wiki/api/attachments.redi

1. 策略核心思想

1.1定义

可转债是一种公司债券，赋予持有者在特定时间内、按特定条件将债券转换为公司股票的权利。它兼具债券和股票期权的特性，因此也被称为 “混合证券”。

1.2 策略

可转债作为兼具债券属性与权益期权特性的混合金融工具，在大类资产配置中具有独特价值。其 "下有保底、上不封顶" 的收益结构，理论上可构建低风险高弹性的投资组合。

(1)收益保底机制：通过筛选到期收益率为正的标的，确保投资组合具备明确的最低收益保障

(2)风险分散策略：采用 20 只标的的分散持仓模式，有效对冲个券层面的非系统性风险

一个月收益30+%的策略是好策略吗？，相信不少人在策略社区选择策略都有这样的问题，也经常会出现买入一个月收益30%以上的策略后，自己跟随进去反而亏钱。我们该如何选择策略，个人给出一些见解（也不一定正确哈）

目录：

一、问自己，明确定位

二、保守型策略选择

三、激进型策略选择

四、干货判断：平台目前支持复制源码，虽看不到作者的数据生成逻辑，但可以更改源码参数，做稳定性测试验证

一、问自己，明确定位

1、准备投入多少资金跟随策略

2、能接受的最大回撤是多大

3、期望策略带来的收益是多大

问自己这3个问题，确定是找保守型策略、还是激进型策略

二、保守型策略选择

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https://bigquant.com/codeshare/1d87d715-5139-432b-9267-5b99154e598b

三种构建大盘风控指标的方法关于LSTM+CNN的模型进行大盘风控的策略代码未找到，能否提供一下，谢谢。

https://bigquant.com/wiki/doc/dapan-zhibiao-fangfa-MoB3kNcAMG

请问：

比如，我开发一个策略，回测两年时间，前一年的表现很好，后一年的表现很差，那么该如何优化让策略长期表现一致呢？

谢谢