摘要

投资要点

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常

核心观点

目的

多因子模型体系包括alpha模型、风险模型、成本控制模型、组合优化模型。组合优化模型是最终将前三个模型整合为一体，得到最优结果。本期报告的主要目的是对组合优化模型进行详细的探讨，对不同的限制条件影响组合表现的规律性进行一定程度的揭示

lamda系数

lamda系数对组合表现的

xgboost模型模仿人类思考进行“补充式”学习模式

xgboost模型是一种强学习模型，其是由众多弱学习模型集成，其采用弱学习模型为CART，即分类与回归树。该模型重在拟合特征和标签间的非线性关系。组成该模型的众多弱学习器之间的关系是补充弥补的关系，弱学习器的训练有先后，每个新的弱学习器

今年双周频调仓的GP_RF(“遗传规划+随机森林”模型)超额收益4.42%

今年以来双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型表现较好，换手率限制为60%的情况下，该模型上周超额收益为0.44%，最近一个月超额收益为2.82%，今年以来超额收益为4.42%。对于月频调仓的“遗传规划+随机森林”

市场分析与判断：短期波动加剧，中期上涨延续全周回顾：风险偏好进一步攀升，A股市场日均成交额创今年新高。

1）A股放量大涨：中证全指、上证综指、深证综指分别对应涨幅约8.88%、7.31%、10.24%；日均成交金额逾1.5万亿元，环比接近翻倍。

2）全行业收涨，周内行业轮动明显：本周全行业普涨，

整体来看，权益资产短期震荡回温，固收类资产持续稳健，波动率指数出现回落也表明市场对后续基本面的反弹较为有信心，我们认为后续权益市场或有短期反弹，但疫情的不确定性还有全球化的退化，仍中期需要保持警惕。我们维持上期观点，认为后续权益市场虽有短期反弹但仍需要保持警惕。上周（2020-03-27至2020-

由于时间和精力的有限性，投资者更倾向于交易自己关注的股票，涨跌幅排行榜上的股票更容易进入投资者视野，由于做空约束，这类股票更倾向于被买入，导致股价高估，未来收益率较低。

以搜狗指数作为代理变量，我们发现股票单日涨跌幅和关注度存在明显的U型关系，只有涨幅或者跌幅特别靠前的股票才会有明显的关注度提升，

本篇报告测试不同行业内大类因子的表现（2009.7-2018.11），并尝试对因子在不同行业表现差异的原因进行分析。比如市值因子在龙头变换率较高，小市值股票占比较高且规模集中度较低的行业中有更强的负向选股作用，也就是说在这些行业里小市值溢价更明显。比如BP因子在（无形资产+开发支出+商誉）比净资产较

本报告探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，且因子值对于个股未来收益有一定的预测能力；用数学的语言描述就是如何检验单因子和收益率之间是否有相关

我们对因子的检验基于两个维度：

1、计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间（通常为一个月）收益的相关性，也就是IC值（信息系数）。

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本报告探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，且因子值对于个股未来收益有一定的预测能力；用数学的语言描述就是如何检验单因子和收益率之间是否有相关性

我们对因子的检验基于两个维度：

1、计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间（通常为一个月）收益的相关性，也就是IC值（信息系数）。

本报告探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，且因子值对于个股未来收益有一定的预测能力；用数学的语言描述就是如何检验单因子和收益率之间是否有相关性

我们对因子的检验基于两个维度：

1、计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间（通常为一个月）收益的相关性，也就是IC值（信息系数）。

全球主要股票市场的大小盘风格差异较大。美国市场在上世纪八十年代前小市值股票溢价明显，但最近十年大小盘表现基本持平；欧洲市场近些年的大小盘风格也不显著，日本市场从09年开始小盘股持续走强，而其它亚太地区则是长期大盘股强势

市值效应在A股全市场和中证500成份股内都很强，在沪深300成份股内较弱，20

如何估算任意函数积分

对于给定的函数，我们可以通过公司计算积分。但对于计算机，对于任何复杂的函数，我们如何运行算力优势，快速估算积分。附python代码实现完整notebook，可以直接克隆运行。

原理

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什么是无相关性基金组合？

相关性，是指两个变量的关联程度。无相关性基金组合，是指组合中各基金的日收益率水平没有关联性，用统计概念表达就

问题

如何实现一个做T的策略，降低已有仓位的成本。

解答

做T就是在日内对个股进行买入和卖出的变相T+0交易。但A股是T+1制度，如何能做到T+0呢，那就得预留好资金，不能全仓持股，才能做到滚动操作。通常有 如下两种方式：

• 半仓滚动做T：每次半仓低位买入相同仓位，然后高点T出

ChatGPT

ChatGPT ×量化，都能玩儿出什么新花样？

BigQuant平台上提供了 ChatGPT 接入，让国内用户也可以丝滑使用，以下为Quantchat使用指南。

基本操作

启动AI Studio

1. 访问 <https://bigqu

简单介绍

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

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AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易，以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

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介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio，在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意：本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

操作符

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

BigQuant策略模板库旨在帮助用户快速开始并优化他们的量化投资策略。无论您是初学者还是经验丰富的投资者，我们的策略模板都能提供从简单到复杂的多种投资策略选择。这些模板涵盖了基础策略、中级策略和高级策略。

• 基础策略模板：适用于刚开始接触量化投资的用户，例如简单的移动平均线交易策略。

策略简介

布林带期货交易策略是一种基于技术分析的交易策略，它利用布林带（Bollinger Bands）指标来确定市场的波动性和潜在的交易机会。布林带由三条线组成：中轨线、上轨线和下轨线。具体来说：

1. 中轨线（Moving Average）：通常为一段时间的简单移动平均线（

简介

本系列文章为大家介绍了技术分析指标，并且介绍了一些常见的使用技术指标构建的策略

量化投资中的技术分析

量化投资是通过数学模型和算法对市场数据进行分析和交易决策的投资方法。技术分析（Technical Analysis）是量化投资中的一个重要分支，旨在通过分析历史价格和

BigQuant的DAI数据平台提供了许多字段运算的表达式函数，完整的函数在这个文档（DAI SQL 函数列表），我们这篇文档总结了一些常见的表达式

1. DAI数据平台表达式函数