最大回撤

"最大回撤"是金融领域中的一个重要概念，它描述的是一项投资组合的价值在某个时间期间的最大资本降低额，呈现了该组合在过去某段时间内可能面临的最大风险。更具体地说，它计算的是资产价值从峰值下跌到谷值的最大幅度，反映了投资的风险性和资产价值的波动情况。最大回撤是评估投资表现和风险管理效果的关键指标，对于投资者来说，理解和关注这一指标至关重要，因为它能帮助他们更好地了解自己的风险承受能力，并制定合理的投资策略和风险管理决策，从而优化投资组合，减少可能的资本损失。

中证150增强-参数网格搜索

https://bigquant.com/experimentshare/4653b9de9090496ba06147ce444eeb36

更新时间：2022-08-17 05:22

回测交易

涉及国内主要品种的不同的频率的回测与交易

更新时间：2022-07-31 01:58

金工年度总结：2017市场表现与策略回顾海通证券_20180108_

摘要

本文汇集了海通量化团队在大类资产配置、指数增强、因子择时以及CTA这四方面的核心研究成果，着重展现了策略在2107年的业绩和风险收益特征。

大类资产配置策略。2017年，包含权益和债券两类资产的积极的风险均衡（ARP）组合累计收益率为6.94%，最大回撤仅有3%，夏普比率高达1.164。

沪深300指数增强策略。2017年，沪深300增强组合累计收益为35.58%，同期沪深300指数的累计收益为21.77%，超额收益为13.81%。指数增强策略的年化跟踪误差为2.82%，信息比率为4.9。

中证500指数增强策略。2017年，中证500增强组合累计收益为12.60%，

更新时间：2022-07-30 01:06

金融工程借鉴Blackrock产品体系的思考：因子投资，资产配置新思路中信建投_20180605

报告摘要

战略性＋战术性的资产配置框架下的思考配置模型重视资产价格之间的相对强弱，核心目的不再是预测资产价格的方向，而是把握不同经济状况下，资产价格的相对强弱，战略配置相对强势的资产，该策略关注3-6个月的中期配置，核心目标是控制组合波动率和最大回撤；配置模型层面，我们开发了兼顾经济逻辑和数量逻辑的模型，覆盖了投资时钟、美元时钟和库存周期等，从配置策略的角度，进行资产配置。择时模型相对灵活，从战术层面调整组合内各类资产的权重，决定基础资产的超配与低配。最后战略性配置与战术性择时模型，通过模型进行融合。我们深知组合优化模块中资产配置方法的更新很难真正提升策略的收益风险比。

低相关性因子体

更新时间：2022-07-29 02:59

多因子跟踪月报：基本面因子爆发，估值因子回调

报告摘要

因子多空收益整体表现

以因子等权配置的多空组合作为基准，该基准2018年2月多空收益差为1.16%，自2016年以来的多空累计收益为19.12%，月最大回撤为-0.23%。

最近三月因子IC系数表现

最近3个月基本面因子表现最为稳定，反转类因子中的细分因子表现不一，估值因子在12月和1月表现不佳。综合来看，ROE、毛利率、净利率、每股收益、ROA增长率、ROE增长率、净利率增长率、每股收益增长率、主营业务收入增长率、销售费用比率、每股净资产、一个月换手率、一个月股价反转、DIF、MACD的表现最为突出。当月因子IC系数表现盈利因子和成长因子与下一期股价在

更新时间：2022-07-27 10:19

ROE&PB 在行业配置中真的有效吗？中信建投_20180130

报告摘要

本月就市场近期比较流行的“高ROE，低PB”的行业配置策略进行了分析。发现该策略实际效果长期来看并不是很稳定。用可获得的ROE数据去回测：年化超额收益0.7%，胜率只有，最大回撤达到25.37%。另外，即便假设市场完美预期到所有行业下个季度ROE的大小排序，年化超额收益3.76%，最大回撤29.91%，胜率51.02%，效果并没有得到很大改善。历史上出现过这个策略表现很好的时间段（，2011Q1~2013Q1），但是之后都出现了长达1.5年~2年的回撤。过去两年策略表现较好，有可能仅仅是历史的重演，市场不断自我强化的结果。我们当前观点是：根据历史数据统计规律，ROE&

更新时间：2022-07-25 08:37

https://bigquant.com/community/t/topic/164619新闻文本情感文章里的策略报错

https://bigquant.com/experimentshare/5f74d02dff0e45d595f7494edb417019

更新时间：2022-06-15 05:58

高质量AI量化策略

https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795

更新时间：2022-05-22 01:17

问下策略固化

已解决

更新时间：2022-04-28 06:59

DeepAlpha研究报告

更新时间：2022-04-18 02:07

文档整合

AI量化策略快速理解

https://bigquant.com/wiki/doc/celve-Uu3N6WbJNJ

更新时间：2022-04-11 11:00

GBDT多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/a32f2916279240079d116f5bf76c0822

更新时间：2022-03-04 06:58

回测两年内最大21%回撤需要留邮箱

更新时间：2022-03-02 07:02

因子过滤

https://bigquant.com/experimentshare/b6bb3c84df0c4da5bb0b495bc52feb06

更新时间：2021-12-14 13:18

指定概念板块过滤

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/0f5a773d39184d73bec6520dccad7ee8

更新时间：2021-12-14 13:18

回测数据深入分析（代码）

导语：本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。

策略案例

我们先看一个AI策略，以下是完整的策略代码。

https://bigquant.com/experimentshare/eb2f4ca3f7c0474c95341ae1202cac0f

更新时间：2021-12-14 13:11

控制每日仓位的一个例子

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/0062e380d1b5400ca5fe4522ac948649

更新时间：2021-12-14 13:08

机器学习在基金绩效评价模型中的应用

摘要

在基金产品实际运行管理的过程中，基金绩效评价具有较强的现实意义。基金公司管理者对基金经理的业绩考核、基金经理对历史业绩的原因分析，都需要以科学的绩效归因和评价模型为依据。

早期的基金评价主要评价基金的收益、超额收益、夏普率、最大回撤等较为直观的指标。对基金的风格类型、收益来源、选股能力、风险控制等方面还没有较为客观的评价。在实践过程中发现，这种方式对于不同主题、不同风格类型的基金经理的评价缺乏客观性。例如：一只策略为单纯买入小市值股票的基金，在 2014 年到 2015 年间，能够取得非常可观的业绩，在许多指标上的表现也可能较为优秀。但是这样的基金其实存在非

更新时间：2021-11-26 07:56