因子是量化策略的关键，量价因子被大家使用的最多，但是随着多越多的人不断的挖掘因子，因子失效成为我们关注的问题了，那么因子多久会失效呢？看到一篇来自量化藏经阁的文章，分享给大家：

报告摘要

美国市场的因子发布后失效现象 因子的样本外失效问题一直成为近年来学界研究热点。McLean和Pontiff（2016）率先研究了美国股票市场中的97种收益预测指标，他们发现美国市场中因子的多空收益在论文发布后大幅缩水。这种现象可能是源于套利者押注学术出版物上的错误定价，这导致因子在发布后的收益表现比发布前要低。 全球市场的因子异象检验 在本研究中，我们探讨了美国和38个国际股票市场上

在量化交易中，我们常听到和看到因子是量化研究中关键的一环。一个量化策略是5个因子的效果好，还是50个因子的效果好？因子之间有什么样的关联和差异？对量化交易策略收益的影响如何？那么因子投资是什么？为什么量化交易要用因子？

我们可以将投资决策因素看作是营养对食物的影响。根据营养成分，您可以决定食用哪种食物以及食用多少。因素对于了解特定投资方法的风险和回报是不可或缺的。

因此，每个交易者都会根据自身对回报的风险承受能力来投资风险和回报因素相似的股票。在本文中，我们将详细了解因子投资。

什

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5cfd9186208047518a995e4394ba1099

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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

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平

作者：woshisilvio

导语

在以往的认知中我们认为一个量化策略的选股>择时>风控，但经过多次的实盘交易发现风控处理不当会导致我们牛市赚的少、熊市亏更多。因此提出一种次优解的风控思路：风控>择时>选股。根据人工择时的经验，设计执行的固定量化风控准则（交易纪律），可以决定我们收益的下限，以及回撤的上限。

在本次分享中，将从以下四个方面展开：

1.仓位管理的策略。同时，优化上期分享的超跌反弹策略。

2.常用来做优化的工具和方法

3.对抗过拟合的方法

4.彩蛋策略：资金流大单追涨策略。预告下一期meetup

仓位管理策略

一个完整的AI-量化模型由三部

什么是BigTrader

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的量化策略编写、回测分析、仿真模拟和实盘交易的工具。在量化研究的过程中，量化研究员（宽客）需要在历史数据里回放模拟，验证策略效果，这就是BigTrader交易引擎的应用场景。

交易引擎有哪些优势

• 回测研究贴近真实 交易，最大程度保证回测的准确性
• 回测研究、模拟交易、实盘交易为同一套代码，无需做任务修改
• 交易引擎是一个有体系、结构化的工程框架，能大幅提升策略开发的效率

支持的品种

股票、基金、期货、可转债、指数，未来会支持期权、债券、两融

交易频率

量化策略研发助理

公司：Zonff Partners（专注于风险投资、量化对冲和采矿与计算投资的基金。） 地点：北京朝阳区凤凰置地广场

薪资：8k-15k 可面谈

职责描述： 1.协助处理各维度市场数据，利用量化的方法分析和预测相关品种的未来变动； 2.协助完善策略研究平台； 3.协助完成量化交易平台及维护交易系统。 4.对二级市场投资交易有浓厚兴趣，具有良好的学习能力，工作认真仔细，责任心强。

招聘要求： 1.本科、硕士或者博士，数学、物理、统计、计算机、电子或其他相关理工科专业在校生或应届生； 2.熟悉python/c++ 编程语言，熟练运用PPT、Excel、word

https://bigquant.com/codeshare/4515d40b-c2f4-4439-a2c9-92931adb0c6d

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前沿

今天整个大市表现不好，可能是昨天任总的讲话，将寒气从制造业传导到了资本市场，咱也要居安思危，探索进取，在量化交易领域存活下去。

裹着被子爬(f)梯(q)子，看看大洋彼岸的宽客们，都在鼓捣些什么，有啥新奇的玩意儿。

你还别说，这次瞎逛还是蛮有收获的，最大的感慨就是，大神们的想法总是那么相通，开发的指标/策略总也是那么相似。

之前给大伙儿介绍过一个另类的量化策略：*[K线面积交易法](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyODI5ODcyMA==&mid=2247484161&idx=1&sn=85b980eb19f4d016b7f1a42f

摘要

目录CONTENTS

1.趋势配置模型的基本原理

2.中信一级行业指数历史表现及动量效应

3.传统截面动量模型在行业配置组合上的应用及改进方向

4.“时序动量+截面动量+止损机制”构建行业趋势配置组合

5.主要结论

正文

/wiki/static/upload/ca/ca5796d5-887d-4986-b0b2-a968e35b08b9.pdf

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摘要

小市值与低估值的溢价现象长期存在，但短期内溢价效应存在强弱变化

长期来看小盘溢价与价值溢价在 A 股是存在的，历史上的小盘溢价与价值溢价也为量化策略贡献了许多收益。但在短期内溢价效应存在强弱变化，强弱变化会给我们风格投资带来风险。

估值理论认为，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响

估值理论认为，资产的价值源自于持有它的投资者能够获得的现金流，通过对资产未来现金流的折现来对资产进行估值，是资产定价领域最常使用的方式。因此，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响。市场收益率可以拆解成为现金流影响部分与折现率影响部分，个股的现金流 beta 与折现率

摘要

一致预期形成后新信息已被股价充分反映，基于一致预期指标很难获取超额收益，而寻找前瞻观点是批量筛选海量研报的更优路径。本文从覆盖度和盈利预测两个维度寻找边际增量信息，发现长期未覆盖后重新覆盖、以及首发的差异化盈利预测信息价值更高，基于以上两类行为构建的量化策略回溯表现相对中证500的年化超额收益分别为12%、20%。

投资聚焦：寻找分析师前瞻观点的Alpha。卖方分析师为市场提供大量有效信息，辅助投资者进行投资机会判断。海量研报中提高分析师成果的利用效率极为重要，一致预期作为常用指标但选股效果较弱，主要原因在于一致预期形成后信息已被股价充分反映，寻找前瞻观点显然是更优路径。

同花顺选股平台最牛收益策略分析

​ 近年来，量化交易被越来越多的投资者认可，国内也出现了很多支持量化策略和量化交易的平台。其中同花顺旗下的量化策略平台BackTest（http://backt est.10jqka.com.cn/)因为支持自然语言创建策略而受到很多投资者的欢迎。在BackTest平台上有大量用户自编的量化交易策略，其中很多策略收益都非常可观，年化收益率甚至长期超过100%。

​ 这些策略是否可信呢？经过我们的分析，其中有一类包含“中证1000指数成份股"条件的高收益策略使用了错误的数据，相当于包含了未来

AIStudio

AIStudio 是BigQuant的AI模型和量化策略开发环境，可以使用独立的GPU研究环境，也可以使用FAI分布式算力集群。

ChatGLM

ChatGLM是清华开源的模型，在中文上有不错的表现。其中ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于GLM架构，具有62亿参数。

为了学习方便，我们这里使用其中的int4版本 chatglm-6b-int4，这个版本占用资源很少，速度快。

使用AIStudio GPU

BigQuan

作者简介

作者：shen1

简介：鼠、虎、主升浪等三个系列策略作者，已实现1+量化策略实盘

策略简介

今年8月份，市场整体行情较差，沪指跌了1.77%，深证指数跌了4.82%，创业板指跌了3.75%，虽然沪指跌幅较低，但市场上的个股跌幅较大。于是提出猜想：是否能找到比较抗跌的策略，使其在市场下行的时候，回撤较小？

策略的特点：在大盘下跌时，策略相对大盘比较抗跌，策略回撤相对小。

构建步骤

确定策略目标市场

策略的目标市场：中小板（波动率高，活跃度高，流动率高，做出alpha可能性高；且在反转时，上涨的幅度较大）

构建策略核心因子

2个技术指

本文是行业轮动策略的源码。

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/73f9656a0f5645c8909423df662357ff

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神乐（shen1，colol）

量化选股+人工选股比单种选股方式的表现要差；

人工择时+量化选股这个角度有一定的空间，取决与个人对择时的把握；量化策略的表现和大盘走势息息相关，个人择时能力强，结合量化能有一定的提升；但量化策略研究员的择时能力一般都不是很强，个人择时能力不强。

前几周和某创业小公司交流，对方用的是第一种，实盘表现不好，量化投资和主观投资是两个方向，真要在选股角度进行融合，是一个难的课题；

问题

参数调优要怎么写呢。。。
def bigquant_run():
    param_grid = {}

    # 在这里设置需要调优的参数备选
    # param_grid['m3.features'] = ['close_1/close_0', 'close_2/close_0\nclose_3/close_0']
    # param_grid['m6.number_of_trees'] = [5, 10, 20]
    param_grid["m29.alpha"] = [0.01,0.03,0.1, 0.3]
    return par

​ 国内量化交易起步较晚，大约15年开始，20年开始爆发，21年量化私募规模飙升。由于容量过大，出现了一个头部量化私募中性策略导致大幅回调的问题。对于a股来说，量化交易仍然是一种相对较新的投资方式。自20年以来，监管已经关闭了证券公司的外部接口。因此，如果你想进行定量交易，你必须使用证券公司的level2行情数据接口和交易接口。今天，我将与大家分享如何一站式解决不同的定量交易需求。

自编程AI量化交易https://gitee.com/l2gogogo

解决方案：AI量化交易策略终端

简介：

极速交易策略终端是一款基于python语言C#，PHP的策略交易平台，是活跃交易者策略研究

摘要

量化策略都在捕捉市场规律，低频策略应当重视收益来源和逻辑支撑

所有量化模型都在试图捕捉市场的规律，在训练模型的过程中，不可避免需要去拟合样本内的一些场景。规律是金融市场客观存在的，还是从样本数据挖掘所得到的，是所有量化模型都需要直面的问题。高频策略和低频策略的不同特征使得策略评价层面存在差异，低频策略的有效性评判所需时间更长、难度也更大，甚至每一次投资决策的结果都可能是胜负的关键。因此低频策略的收益来源和逻辑支撑显得尤为重要。常见的低频择时策略可能在匹配资产背后的特定频谱，或存在大级别行情贡献了短期收益。

高频与低频策略的天然差异导致策略有效性评判层面有不同的考量

作者：神乐（shen1，colol）

去量化基金公司面试，和从事量化的朋友，同事之间交流等经常会被问到一个问题，因子重要or模型重要？量化策略中最重要的是什么？有些人会认为因子比较重要，有些会认为策略的猜想比较重要。当然，关于这些问题没有标准答案，给出合理的解释，讲述对量化开发的个人观点是问题的本质。鄙人认为，一个稳健的量化策略的核心是一个合理的工业化量化策略开发体系，这也比较好的解释了某些量化公司部分核心策略工程师的离开，对公司的业绩产生影响不是特别大。工业化的量化策略开发体系包括但不限于以下流程。

5.1提出猜想：猜想的提出往往是在交易市场中对交易策略的深刻理解，从而提出相关想法，并

作者：神乐（shen1，colol）

去量化基金公司面试，和从事量化的朋友，同事之间交流等经常会被问到一个问题，因子重要or模型重要？量化策略中最重要的是什么？有些人会认为因子比较重要，有些会认为策略的猜想比较重要。当然，关于这些问题没有标准答案，给出合理的解释，讲述对量化开发的个人观点是问题的本质。鄙人认为，一个稳健的量化策略的核心是一个合理的工业化量化策略开发体系，这也比较好的解释了某些量化公司部分核心策略工程师的离开，对公司的业绩产生影响不是特别大。工业化的量化策略开发体系包括但不限于以下流程。

5.1提出猜想：猜想的提出往往是在交易市场中对交易策略的深刻理解，从而提出相关想法，并