两年前,因子动物园推送第一篇推文,正式同您认识。两年来,我们也一直在思考,因子与因子模型可以做些什么,以为我们提供更多的洞见。本文将结合近年的新研究,和我们的理解,对此进行探讨。
传统上,因子和因子模型都是以预测股票未来收益(和风险)为目的。无论从学术研究(资产定价)还是投资实践来看,这都是非常自然的事情。由此自然地构建起了一套以各种公司特征为基础的因子(定价因子和异象),以及包含不同因子的因子定价模型(往往只包含较少数量的因子,以保证模型的简约性)。关于这些经典问题,可以参考任意一本关于实证资产定价的书,以及我们 BetaPlus 小组的拙作——《因子投资:方法与实践》。
更新时间:2024-06-11 03:31
净资产收益率(Return on Equity,简称 ROE)是一种衡量公司盈利能力的财务指标,用来评估公司管理层使用股东资本的效率。
ROE可以表示公司能够从每单位股东权益中创造多少利润。
BigQuant的金融市场数据因子平台以及AI量化策略开发平台(PC端)可以验证ROE净资产收益率因子在AI量化策略中的表现。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=dd
更新时间:2024-06-07 10:48
本文将介绍经典的ROE策略,并通过编写简单的策略示例进行回测。
ROE策略是一种常用的财务分析和投资策略,特别在股票投资领域。它主要基于公司股本回报率的高低来评估和选择投资对象。
高ROE公司通常具有较强的盈利能力:
高ROE公司通常具有良好的管理和业务模式:
高ROE公司通常具有较高的股东回报:
更新时间:2024-05-22 08:29
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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:2024-05-17 06:41
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更新时间:2024-05-15 10:37
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更新时间:2024-05-15 10:36
有两个问题希望好心人帮我答疑。一是像净资产收益率fs_roe_ttm_0,前一年的数据写成fs_roe_ttm_1就会报错WARNING: bigdatasource: cannot find filed [fs_roe_ttm_1] table in field_table_map!,那以前的数据怎么表示?
第二个问题:fs_quarter_index描述里写着”财报对应的季度,取值 1/2/3/4,1表示第一季度,以此类推。0表示无可用财报“。那当前最新的季报同比增长了%多少,需不需要调取fs_quarter_index这个字段,应该怎么表示?
[https://bi
更新时间:2023-06-01 14:26
如题,如果我想同时取用多个季度的净资产收益率,作为买点的判断,我应该怎么用呢?
在输入特征列表里输入fsroe应该是默认选择当季度的数据吧,如何同时选择多季度的fs_roe呢?
谢谢解答~望不吝赐教
\
更新时间:2023-06-01 02:13
在可视化的自动标注(股票)里哪些字段可以使用呢?从哪个表获取呢?
注释中的可用数据字段地址已经打不开了,有更新的地址吗?
在第一行输入shift(return,-2)-shift(return,-1),报错了
如果你使用自动标注(股票)这个模块,那么只有高开低收这几个行情字段 。
注释部分我们修改下。
如果你想使用更多字段,你可以用自定义python模块,或者特征抽取模块来
更新时间:2022-12-20 14:20
A股分两种:“漂亮50”和“要命3000” http://stock.qq.com/a/20170428/006821.htm 证券时报记者以三个指标筛选出A股的“漂亮50”,这三个指标分别是净利润增长率长大于15%,连续3年净资产收益率大于15%,市盈率低于35。
参照这个指标,我在bigquant平台下写了个策略尝试了下。市盈率用的年终财报当天的数据,如果不存在就用的财报日期前最近一天的数据。用 2013,2014,2015三年财报数据找出来符合条件的股票,符合指标的股票一共43只,详见策略结果。从2016.6.1开始每只股票买入1万元,以沪深300为基准持仓到2017.6.1的回测
更新时间:2022-11-20 03:34
基于资产周期状态与市场表现的关系规律,采用机器学习挖掘预测逻辑本文首先介绍美林时钟等宏观择时模型,分析其根据经济周期状态的划分进行资产配置的原理,同时指出其应用于中国等新兴市场投资时遇到的挑战。其次,简要回顾华泰金工周期系列研究基于市场统一周期规律提出的周期三因子资产定价模型,以及机器学习挖掘市场规律的原理。最后,采 用机器学习的方法发现资产所处的周期状态与其未来市场表现的内在逻辑,实现对资产收益排序的概率预测,并通过对全球市场和中国市场的实证研究,证明该方法对指导资产配置的有效性。 市场周期运动的主导特征是基于资产周期状态预测其未来表现的基础美林时钟模型为宏观择时到资产配置的投
更新时间:2022-09-19 15:19