（包含移动平均线公式及Python代码）

移动平均线（Moving Averages）是一种分析金融时间序列数据的基本工具，用于平滑价格数据以识别趋势。移动平均线主要有两种类型：简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。

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最大回撤（Maximum Drawdown，简称 MDD）是衡量投资组合或资产在选定时间段内从峰值跌至谷底的最大损失百分比。它是一个重要的风险指标，用于评估投资的下行风险。最大回撤越大，意味着资产或投资组合的潜在损失越大。BigQuant的[金融市场

收益率（Return）是衡量投资价值随时间变化的百分比。它是一个基本的财务指标，用于评估资产或投资组合在一定时期内的表现。收益率可以基于过去（历史收益率）或预期（预期收益率）来计算。

年化收益率（Annualized Return）是将投资在不同时间段内的收益率调整为一年的标准时间长度，从而使得不

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

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5大散户亏钱原因详解！总共25条，看看中了多少条！

BigQuant.com是适合散户并以AI人工智能为核心的量化开发平台，为量化投资宽客提供机器学习AI技术、量化金融数据、精准回测、量化因子等，去除人为情感，做到理性投资。

1、信息不对称

散户通常无法获取与机构投资者相同的信

压力线（Resistance Line）是技术分析中的一个核心概念，用于识别证券价格在上升过程中可能遭遇的阻力水平。

压力线是什么意思

压力线是通过连接一系列的价格高点（即在一定时期内价格达到峰值后回落的点）来形成的直线。这条线代表了一个价格水平，以上买方的动能减弱，卖方开始占据

在这个数据驱动的时代，量化交易不仅是金融领域的革命，更是智慧投资的未来。

通过精确的数学模型和强大的算法，洞察市场动态，捕捉那些传统交易方法难以觉察的盈利机会。

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投资组合风险和收益率的计算涉及多个财务概念和数学公式。让我们首先了解一些基本概念，然后进入具体的计算方法。

投资组合收益率的计算 假设投资组合由多种资产组成，每种资产的预期收益率和投资占比各不相同。

投资组合的预期收益率可以通过以下公式计算：Rp ​=∑(n,i=1) (wi ×Ri​ )

资产定价模型，特别是资本资产定价模型（CAPM）的建立和应用，基于一系列基本假设。这些假设是为了简化现实世界的复杂性，从而使模型能够在理论上工作。以下是六个关键假设，这些假设也普遍适用于其他资产定价模型的基础之上：

一、市场是完全竞争和效率的

假设所有投资者都面对相同的市场信息，并

资产定价模型（Asset Pricing Models）是金融学中用于评估或预测金融资产价值的理论和模型。这些模型基于不同的假设，用于不同类型的资产，包括股票、债券、衍生品等，通过量化资产的预期收益与其所承担的风险之间的关系，帮助投资者评估投资机会并做出明智的投资决策。

![资产定价模型概念图]

稳健投资是一种以保持资本稳定和获取可靠收益为目标的投资策略。这种策略通常适用于风险承受能力较低的投资者，如退休人员或对市场波动敏感的人士。稳健投资的主要特点是追求较低的风险和稳定的回报，而不是高风险和高回报。

稳健投资特点

1. 低风险偏好：在投资决策中，秉持谨慎态度，

量化投资是指使用数学模型、统计分析和计算机算法来指导投资决策的方法。

这种方法试图通过消除人为情感和直觉的影响，以客观和系统的方式分析市场和价值。

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投资风险指的是在投资过程中可能导致投资损失的不确定性或不可预见性因素。风险是投资的固有部分，它不仅影响投资的收益，还决定了投资者可能面临的潜在损失程度。了解和管理投资风险是实现投资目标的关键环节。

投资风险类型

1. 市场风险（系统性风险）
   • 指整个市场或广泛的

1. 核心原理
2. 计算公式
3. 常见策略
4. 数据图示
5. Python代码

风险平价是什么意思

风险平价（Risk Parity）是一种投资组合构建方法，旨在通过各个资产的风险贡献平等化，实现资产配置的多样化和风险分散。与传统的资产配置方法不同，风险平价策略不仅考虑资

AI选股概念

AI选股是指使用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，来分析大量金融数据，识别市场趋势，预测股价变动，并据此提出买卖建议的过程。它通过算法自动处理和解析历史数据、新闻报道、财务报表等，以揭示股市的潜在规律。

![](/wiki/api/attachments.r

投资组合风险是指投资者在构建投资组合时面临的各种不确定性因素，这些因素可能导致投资组合的实际收益与预期收益产生偏差，从而给投资者带来损失。

风险因素

投资组合的风险因素众多，它们可以从多个角度影响投资的回报和稳定性。理解这些风险因素对于有效的投资管理和风险控制至关重要。以下是一些

量化选股是一种基于数学和统计方法的股票投资策略，它使用复杂的数学模型和算法来分析和选择股票。这种方法强调数据驱动和系统化的决策过程，与传统基于主观判断和基本面分析的选股方法相对。通过BigQuant的量化策略开发中心（PC端）可以自主

多因子选股模型是一个在全球金融领域广泛应用的投资策略，它基于多个因子来评估和选择股票。这种模型试图通过组合不同的投资因子，比如价值、成长、市场情绪、质量、动量等，来提高投资组合的回报率并降低风险。

![多因子选股概念图](/wiki/api/attachments.redirect?id=123

**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用

核心概念

在金融市场分析中，支撑线是一个重要的技术分析工具，用来标识资产价格下跌过程中可能会遇到的阻力位，即价格可能停止下跌并可能开始反弹的水平。

• 定义：支撑线通常通过连接一系列价格下跌过程中的低点来绘制。这些低点是市场在特定价格水平找到足够买家支持的历史证据。

多因子选股模型涉及将多个指标（或“因子”）组合起来，用以评估股票的潜在回报与风险。这些因子通常包括但不限于价值、动量、规模、质量、波动性和股息收益等。接下来，将详细解释一些常见的多因子模型指标公式，并用数据示例来说明它们如何工作。

![多因子选股模型概念](/wiki/api/attachmen

回测结果是基于历史数据对某一投资策略进行模拟交易后得到的结果。进行回测的目的是为了评估一个投资策略的盈利能力、风险水平以及其他相关指标。

回测结果中通常包括不同时间段的投资收益率、最大回撤、胜率等指标。这些结果可以帮助投资者了解该策略的优势和不足，从而进行调整和优化。

基本概念

金融交易概念

金融交易是指在金融市场上买卖金融工具的过程，例如股票、债券、衍生品（如期货和期权）、货币以及其他金融资产。这些交易可以在各种平台上进行，包括交易所、场外市场（OTC）和电子交易平台。金融交易的主要目的是为了投资、对冲风险或从市场价格变动中获利。

![金融交易](/w

BigQuant是国内拥有AI人工智能机器学习排序，同时囊括众多优质高级量化投资因子的AI量化投资平台；

AI量化投资平台一般都结合了人工智能（AI）技术和量化投资策略，旨在通过数据分析和机器学习算法提高投资决策的质量和效率。

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基本面量化策略是一种结合了基本面分析和量化分析方法的投资策略。通过对公司的财务报表、行业数据、宏观经济指标等基本面信息的量化分析，来识别被低估或高估的股票。这种策略通常涉及以下几个方面：

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