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。

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

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

策略案例

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

更新时间：2024-06-12 07:41

更新

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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

更新时间：2024-06-12 06:00

旧版声明

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

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

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