风险管理

从金融视角来看,风险管理是企业持续发展和稳健运营的核心要素。它涉及识别、评估、监控和控制潜在的风险,以便将不良影响最小化,并促进企业在不断变化的经济环境中保持弹性。有效的风险管理策略不仅有助于保护资产和减少损失,还能增强投资者的信心,维持公司声誉。为了确保这一流程的实施,金融机构通常采用先进的风险测量模型和技术,以及严格的内部政策和程序。这样的方法使机构能够预测潜在威胁,迅速应对突发事件,并在机会与风险之间找到适当的平衡,从而实现可持续增长和盈利。

多因子风险模型

https://bigquant.com/codesharev2/a73609db-6607-4078-920b-7975d79bbf15

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更新时间:2024-12-09 06:15

机器学习量化投资实战指南

本文14323字,阅读约28分钟

导语:本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法,包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案,并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览:

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型,在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用,力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优,而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero,不仅

更新时间:2024-12-05 02:26

量化交易模型及策略2023版

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程,是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会,用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成:

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

更新时间:2024-12-05 02:12

协方差是什么意思及计算公式

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。

协方差概念图

核心概念

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

更新时间:2024-12-04 09:34

行业轮动策略

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略,旨在通过在不同行业之间进行资金分配,捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出,经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业,因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整,那会取得还不错的投资效果。与单纯持有某个行业或个股相比,行业轮动策略通过分散投资风险,提高了组合的抗风险能力,并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。

1.2 研究目的

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来,策略链接为:<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I

更新时间:2024-09-20 02:58

基于财务Z值分析的选股策略

一、Z值定义

企业信用评估是投资决策中的重要环节,帮助投资者识别和评估潜在的违约风险,这对于保护投资者的本金和收益至关重要。通过对企业的财务状况、经营状况、管理能力等多方面因素的综合分析,投资者可以更准确地判断企业的信用状况和偿债能力。信用评级提供了一个衡量企业信用风险的有效工具,有助于投资者做出更为明智的投资决策。信用评估可以从财务数据分析、公司背景分析、同行业竞争对比分析等多方面入手。下面主要从财务数据定量分析的角度对企业信用风险的评估进行介绍。

20世纪60年代,美国学者爱德华·阿特曼(Edward Altman)提出了用于财务分析的Z值模型,用于预测企业破产的可能性。该模型通过

更新时间:2024-09-12 10:58

20240822-主观量化策略


选股条件

动量指标选股

仓位设置

等权重

调仓规则

1-5个交易日

风险管理

回测设置

  • 初始资金:500000

  • 起始时间:2023-06-01

  • 结束时间:2024-08-20

  • 交易成本:买入万3,卖出千分之1.3,不足5元按5元收取

  • 撮合价格:开盘价

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    回测与分析

    绩效指标

    总收益:16%

    年化收益:13%

    夏普比率:0.87

    最大回撤:6%


    结果分析

    整个策略表现不错,年化收益远超银行理财产品,其中最大回撤为5%,主要是行业

更新时间:2024-09-02 11:02

20240828-超跌反弹策略

策略逻辑

选股条件

选取超跌的个股

过滤条件

归母净利润大于0

归母净利润增长较高

市值偏小但是不选低价股

持仓股数

5

仓位设置

等权重

调仓规则

每日轮动调仓

风险管理

回测设置

  • 初始资金:500000

  • 起始时间:2021-01-01

  • 结束时间:2024-08-23

  • 交易成本:买入万3,卖出千分之1.3,不足5元按5元收取

  • 撮合价格:开盘价

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回测绩效

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=330e6112-86ba

更新时间:2024-09-02 11:02

如何在3.0环境中使用组合优化器

组合优化器是一种用于优化投资组合的工具,旨在通过数学方法和算法来选择和配置资产,在特定约束条件下实现特定的投资目标,如最大化预期收益、最小化风险或达到某种风险/收益平衡,数学公式如下:


代码示例如下:


{{membership}}

[https://bigquant.com/codesharev3/161c3ae4-ca6d-4341-aa3e-65bc79d8113d](https://bigquant.com/codeshar

更新时间:2024-07-12 01:59

行业轮动策略

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略,旨在通过在不同行业之间进行资金分配,捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出,经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业,因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整,那会取得还不错的投资效果。与单纯持有某个行业或个股相比,行业轮动策略通过分散投资风险,提高了组合的抗风险能力,并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。

1.2 研究目的

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来,策略链接为:<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I

更新时间:2024-07-04 06:55

从均值方差到有效前沿(文字版)

这篇文章的主要目的是介绍有效前沿这个理论工具和分析框架。我们由均值方差分析展开,逐步推演到有效前沿。然后,我们又说到有效前沿在投资或者量化中的应用场景,最后我们也总结了有效前沿的一些问题,尤其是敏感性问题。在教程中,特意加入了一些实验代码,可以让大家在阅读的过程中有更好的理解。

有效前沿

说到有效前沿(有些叫效率边界),就要提到马科维茨的投资组合理论了。

首先介绍下它的三大假设:

  • 单一投资期,比如一年
  • 流动性很高,无交易成本
  • 投资者的选择基于最优均值方差

于是,我们可以开始推导有效前沿,在这之前,我们先约定一些数学符号:

  • rf:无风险利率
  • μ:风险

更新时间:2024-06-17 07:25

Pandas基础操作技能get! 强烈推荐!

旧版声明

本文为旧版实现,仅供学习参考。

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


下列代码在读取数据时,使用最新dai.query接口即可。

数据读取

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策略案例

[https://bigquant.com/codesharev2/5509a634-c207-4eaf-a6f2-a73d15fada39](https://bigqua

更新时间:2024-06-12 07:41

零基础《AI挑战虚拟股票预测大赛》入门教程

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

更新时间:2024-06-12 06:00

监督式机器学习算法的应用:择时

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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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ,本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》,并将其思想和代码应用在中国股票市场,开发出具有择时功能的监督式机器学习算法,最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

更新时间:2024-06-12 05:57

机器学习在量化投资中的趋势和应用

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

更新时间:2024-06-12 05:52

10大统计技术

无论你如何看待数据科学这门学科,都不能轻易忽视数据的重要性,以及我们分析、组织和理解数据的能力。Glassdoor 网站收集了大量的雇主和员工的反馈数据,发现在美国“25个最好的工作职位清单”中排名第一的是数据科学家。尽管排名摆在那里,但毫无疑问,数据科学家们研究的具体工作内容仍会不断增加。随着机器学习等技术变得越来越普遍,像深度学习这样的新兴领域获得了来自研究人员、工程师以及各大公司更多的关注,数据科学家会继续站在创新浪潮之巅并且推动技术的不断发展。

尽管拥有强大的编码能力非常重要,但数据科学也并非全部都是关于软件工程的(事实上,能够熟练掌握python已经足够很好的开展工作了)。数据科学

更新时间:2024-06-12 05:51

量化投资

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,新入选的股票

更新时间:2024-06-12 02:56

AI量化策略,我该如何理解你?

人工智能(AI)技术得到了飞速发展,其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术,因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多,本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习(Supervised Machine Learning)算法:StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量,这些变量也称为特征变量(Feature Variable)。机器学习 即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|

更新时间:2024-06-11 03:20

运用风险平价策略进行投资

运用风险平价策略投资

风险平价策略的产生及概念

产生:雏形是Bridgewater的“全天候”,要建立一个在任何经济环境下都能表现不错的资产组合;但风险平价这一概念出现较晚,产生于2006年;2008年以前,风险平价策略还主要集中在股票、债券、大宗商品等传统的资产类别,仅有少数人利用了高收益债券、投资级债券及新兴市场债券的利差。2008年,AQR首次推出了其他风险因子otic/Alternative Risk Factor),将对冲基金等作为该策略资产组合的一部分。

概念:基于目标风险水平,有多种e资产构成投资组合,并给组合中的不同资产分配相同的风险权重的一种投资策略。

更新时间:2024-06-11 02:44

主动投资管理定律

旧版声明

本文为旧版实现,仅供学习参考。


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

https://bigquant.com/experimentshare/9d63b4ca46fc40bfac5fa7843d4f89cf

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更新时间:2024-06-11 02:40

从MPT到APT

https://bigquant.com/experimentshare/f4d638aad6ce4c50b9851f1b7681d086

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更新时间:2024-06-11 02:39

主动投资管理定律(基本篇)

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

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更新时间:2024-06-11 02:38

超参优化

更新

本文为旧版实现,仅供学习参考。

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


7月30日Meetup 模板案例:

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/99d8bec5248e4878b33a21bc119a6671

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更新时间:2024-06-07 10:55

小市值策略

策略源码

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https://bigquant.com/codeshare/41bf4005-7f89-45a6-921e-51b1dcc771d9

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更新时间:2024-06-07 10:55

股票双均线策略

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/176e62e4-b61d-45f0-a960-3dbb48b50aba

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更新时间:2024-06-07 10:55

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