导语

通过文章《什么是机器学习》我们大概知晓了机器学习，那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？本文简要介绍一下机器学习中的常用算法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。

回归算法

在大部分机器学习课程中，回归算

导语

欢迎大家来到BigQuant人工智能量化投资平台 ，从本文开始，我们将手把手的带领大家进入人工智能量化投资的世界，整个学院教程采取边学边练的方式，实践中学习可以帮你最大程度理解所学内容，只要你紧跟学院大纲，你将可以很快的揭开人工智能量化

导语

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

以StockRanker为例

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据

导语

股神巴菲特坦然其投资理念非常简单——价值投资，专买具有安全边际处于价值“洼地”的股票。在股票市场上，一般以市盈率指标来衡量股票的价值，市盈率相对较低的话，股票更具有投资价值。 本文介绍了市盈率以及相关的金融市场信息。

什么是市盈率

市盈率是衡量股价高低和企业盈利能力的一个重要

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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导语

收益归因是一个比较基础、同时相当重要的策略分析工具，本教程旨在帮助大家利用BigQuant自带的Brinson进策略进行绩效归因分析。

分析框架

Brinson的框架可以用来分解投资组合的总收益。尽管计算上很简单，但理论上是有效的，已被各种养老金赞助人、顾问和投资管理人员成功

导语

本文参考了国信证券关于经济周期与股市研究的几篇研报，简单介绍了国信投资时钟，为经济周期系列研究第一篇。

背景介绍

美林投资时钟其主要原理是根据经济增长(产能缺口)和通货膨胀趋势，将经济周期划分为4 个阶段：复苏、过热、滞涨、衰退。复苏周期配置股票，过热周期配置大宗商品，滞涨周

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

MACD 含义

在股票市场中，MACD 是投资者常用的技术指标之一，MACD 是移动平均收敛背离的缩写，是一种跟随动量指标的趋势。它是三个时间序列的集合，根据历史价格数据计算为移动平均线，通常是收盘价。MACD 线是特定证券收盘价的快速（短期）指数移动平均线和慢速（长期）指数移动平均线之间的

什么是时间序列和时间序列分析

时间序列是随时间推移的一系列观察结果，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。比如以下都是时间序列数据的例子“

• 过去 5 年的每日股价
• 过去 90 天的 1 分钟股价数据
• 一家公司过去 10 年

导语

保本基金是指在一个保本周期到期时，投资者可以收回本金、同时获得风险资产投资收益的基金产品。由于具有不论市场如何下跌都不会亏损的特性，保本基金受到了既希望投资于股票之类的风险资产、又有保本需求的投资者的欢迎。

目前，公募基金等机构发行了各自的保本基金。而由于政策监管的原因，保本基金也可

AI可视化的因子特征数据清洗

清洗流程

大部分的金工报告中第一步都是提取因子数据，随后就是对这些因子特征数据的清洗。以华泰证券的金工报告为例，数据清洗的标准流程大概包括：

• 缺失值处理（删除或者用行业均值填充）
• 因子异常值处理（固定比例法、均值标准差法、MAD法）
• 行业市值中性

第二讲 MARL中经典算法的简单介绍

在这一讲中，我们会介绍一下在MARL中常见的一些算法，并进行简单的归类与整理，同时简单地介绍下这些经典算法解决的是什么类型的问题，出发点是什么等等背景。并在之后的几讲中对提出算法的paper进行更详细的介绍，同时会在github上开个仓库 ，简单地实现一

在2022年7月22日上市交易的中证1000股指期货是2022年的金融市场一件大事，公募私募基金又多了一份对冲工具，指数增强和alpha策略更能施展拳脚。本文介绍如何获取中证1000的代码和行情数据。

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摘要

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

本文主要记录常见的一些模板，便于直接克隆运行。（每个模板提供了链接，建议右键点击选择用新的标签页打开）

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1. 自定义行情数据回测示例
2. [按指定价格成交](https://bigquant.co

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

什么是凸函数

直观的，图1是一维凸函数的示例。一维情况下，不严格的说，凸函数是弦

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预计算因子表[数据平台] <https:/

导语

在机器学习模型建立过程中通常需要对模型中的超参数进行优化，本文给大家介绍超参优化模块，它可以帮助大家对我们平台上的机器学习模型进行超参数优化，让你的收益更上一层楼

超参寻优理论简介

在机器学习里，我们本质上是对损失函数进行最优化的过程。过程类似下面的曲面，算法试图去寻找损失曲