风险管理

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的$\alpha$收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或者应该如何切入投资管理领域。

和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力，或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重，所以每当某指数做成分股的调整时，新入选的

导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址：“[横扫华尔街的数学家](https://bigquant.c

https://bigquant.com/codeshare/5cc967b1-9dd1-45ef-a021-3194dd0c1e4f

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协方差是一个统计学的概念，用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域，特别是在投资组合管理和风险管理中，协方差是一个非常重要的概念，因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系，从而更好地分散风险。

核心概念

• 定义： 如果有两个随机变量 X 和 Y，它们的协方差表示为 Cov(X,Y)， *

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

概率论与数理统计在我们的日常生活中扮演着极其重要的角色，然而，很多人在大学课堂上对其的理解并不够深入，无法将这些理论知识具象化并应用于实际生活中，这确实令人感到遗憾。因此，我决定重新学习这些知识，并用通俗易懂的语言来解释和记录，以便加深理解并更好地应用它们。

首先，我们来思考一个问题：数学是如何产生的呢？

想象一下，当我们的祖先遇到一个问题时，他们努力寻找解决方法，并最终成功地解决了这个问题。这种成功的喜悦让他们想要在未来的类似情况下能够轻松地应对，于是他们就把这种解决问题的思想和方法提取出来，逐渐形成了数学。

为了让更多的人受益，祖先们将这些方法整理成抽象且严谨的数学理论，并传递给其他

多因子选股模型是一个在全球金融领域广泛应用的投资策略，它基于多个因子来评估和选择股票。这种模型试图通过组合不同的投资因子，比如价值、成长、市场情绪、质量、动量等，来提高投资组合的回报率并降低风险。

基本概念

多因子选股模型通过综合考虑多个影响股票表现的因子来构建投资组合。这些因子是基于历史数据和金融理论研究得出的，能够从不同角度反映股票的潜在价值和风险。例如，价值因子可能基于公司的

投资策略的优化是一个复杂的过程，旨在提高投资回报、降低风险并适应市场的变化。这通常涉及对现有策略的评估、调整和改进。以下是一些常见优化投资策略的方法和案例：

投资策略优化方法

1. 资产配置调整
   • 根据市场变化和个人的风险承受能力调整资产配置比例。
   • 例如，随着市场利率的上升，可能需要减少债券的比重，增加对股票的投资。
2. 定期平衡
   • 定期重新平衡投资组合，以维持原始的风险和回报水平。
   • 例如，如果股票的比重因市场上涨而增加，就卖掉一部分股票，购买更多的债券。
3. 采用或调整量化策略
   • 使

投资风险指的是在投资过程中可能导致投资损失的不确定性或不可预见性因素。风险是投资的固有部分，它不仅影响投资的收益，还决定了投资者可能面临的潜在损失程度。了解和管理投资风险是实现投资目标的关键环节。

投资风险类型

1. 市场风险（系统性风险）
   • 指整个市场或广泛的经济因素引起的投资价值波动。
   • 包括股票市场波动、利率变化、货币汇率波动等。
2. 信用风险（违约风险）
   • 投资对象（如债券发行人）无法履行合同义务，导致投资损失的风险。
   • 例如，债券发行人违约不支付利息或本金。
3. 流动性风险
   • 指投资资产难以在没

基本概念

量化金融数据是量化投资的基石，它包括各种类型的数据，用于支持交易决策、风险管理和投资策略的开发。

量化金融数据类别

1. 市场数据

   1. 价格数据：包括股票、债券、期货、期权、外汇等各类金融资产的历史和实时价格。
   2. 交易量数据：显示特定资产在特定时间内的交易量。
   3. 成交数据：包含成交价和成交量的详细信息。

2. **基本

BigQuant量化交易开发平台是专为量化投资和交易设计的综合软件平台。提供一系列量化开发工具和服务，使交易者和投资者能够开发、测试、优化和执行复杂的量化交易策略。（文末附开发资源汇总）

基本概念

量化开发平台通常包括数据分析、策略开发、回测、风险管理和自动化交易功能。它们为量化交易者提供了一个集成环境，用于构建和实施基于数学和统计模型的交易策略。

核心功能

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将

备注：本策略含有未开放的数据，故克隆之后无法运行。

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如何构建跨周期数据项，并利用这些数据项构建因子？

平时处理的都是日线数据，但如果需要用日线和上月的月线数据进行一些计算形成一些因子，我应该如何构建？

https://bigquant.com/aistudio/studios/a29733f8-0f37-11ed-93bb-da75731aa77c/?folder=/home/aiuser/work

https://bigquant.com/codeshare/8281c26e-a3cb-4878-94ce-a9effa809a6f

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如标题

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这几年跟着别的老师学习价值投资，抱着实现自动交易的目的，误打误撞接触了量化这个领域，

发现这个领域的人的都是高人，自己按照价值投资的思路，每年能拿到百分之十左右的利润就很不错了，但量化领域里面的大神都在研究每年60-70%的收益，甚至一个月翻倍…

跟武侠小说里面的藏经阁一样，扫地僧随便丢一本秘籍给你你就能横扫江湖一大半的人了…

从别的平台看到机器学习很厉害，一直没招到入门的方法，编程也不懂，就一直找地方学习，最后来到了big quant，里面资料很多，天天拿到策略改个日期看看回测，学习效果不理想

伟人说过，实践出真知，

想在这里做个计划，一步步去实现自己的想法看看能做到什么程度，

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策略源码：

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