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

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

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

**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

投资策略的优化是一个复杂的过程，旨在提高投资回报、降低风险并适应市场的变化。这通常涉及对现有策略的评估、调整和改进。以下是一些常见优化投资策略的方法和案例：

投资策略优化方法

1. 资产配置调整
   • 根据市场变化和个人的风险承受能力调整资产配置比例。

量化择时策略是一种基于数学和统计模型来确定股票、债券、商品等资产的买入和卖出时机的投资策略。这种策略的核心是通过分析历史数据和市场指标来预测资产价格的未来走势。

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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

基本概念

量化选股模型是在量化投资领域中广泛使用的工具，旨在系统地识别和选择具有超额收益潜力的股票。这些模型通常基于历史数据和统计分析，结合了各种财务指标、市场数据、经济指标和其他相关信息。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=e425cb6a

基本概念

AI选股通过人工智能技术对股票市场的数据进行分析和预测，从而筛选出具有较高投资价值的股票。这些指标可以包括多种因素，如技术指标、基本面指标、市场情绪指标等。AI选股通常涉及复杂的机器学习模型，这里将介绍一些基础但重要的金融指标，这些指标常被用于构建更复杂的AI选股模型。

五因子模型是由Eugene Fama和Kenneth French提出的资产定价模型。

该模型在其先前的三因子模型的基础上，增加了两个新的因子：盈利能力和投资风格因子。

模型旨在更全面地解释股票回报，并在学术界和实务界都获得了广泛的关注。

![](/wiki/api/attachments.

不会代码也可以使用量化工具提升投资效率和收益概率的。

今天简单介绍下量化交易如何快速入门。

量化交易是什么意思

量化交易是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。它主要依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大

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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支撑线和压力线是技术分析中的重要概念，用于识别股票、货币、商品等资产价格图表上的特定水平，这些水平可能阻止价格进一步的下跌或上涨。它们是通过历史价格行为来识别的，反映了市场心理和供需动态的关键点。

核心概念

• **支撑线：**指的是价格下跌过程中出现的一系列低点，这些低点构成了

工欲善其事，必先利其器，本文精心整理了各大编程语言常用的量化分析工具，会用其中几个就应该可以在私募找到一份不错的量化工作，如果不想安装**推荐 BigQuant 人工智能量化投资 一站式的Python+机器学习+量化投资平台，打开浏览器就可以开发算法

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期权波动率跨式组合

您是否听说过“骑墙观望”这个词？它的意思是指您对某个问题的正反两面都持支持态度。与之类似，有一种常用的期权策略被称为跨式组合，当您认为标的期货市场将发生变化，但您对变化的方向没有把握时，便可以使用跨式组合。

买入跨式组合

买入跨式组合是指做多跨式组合。

金钱的故事视频合集

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金钱的故事

金钱的故事(又名: 金钱本色 / 金钱崛起 / 金钱的故事 /

数据平台的预计算因子表cn_stock_prefactors中收录的数据是比较全的，不仅收录了个股的量价信息、基本信息、技术因子、财务因子等数据，还收录了大盘指数的基本量价信息：https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

定理

首先我们来看定理：设f(x): Rn→R 为可微凸函数，如果 x∗∈R是驻点，那么 x∗ 为f的最优点(global.opt)。

换句话说就是，如果函数是凸函数，那么该函数的驻点就是全局最优点。

下面来证明一下：

*要判断一个点是全局最小值的话

一字涨停是指股票在当日开盘后一直处于涨停状态，即股价连续涨停，无法交易。一字涨停策略的目的是在股票出现一字涨停时，尽可能地捕捉到股票的上涨趋势，以获取更高的收益。在平台的预计算因子表中包含一字涨跌停字段line_price_limit，因此，本文将利用该字段对一字涨停策略进行一个简单的实现。

ST摘帽事件逻辑

被实施ST的股票往往存在较为严重的财务问题或其他异常状况，股票风险较大；但是，当上市公司上述异常状况消除后，公司应当在董事会审议通过年度报告后及时向交易所报告并披露年度报告，同时可以申请撤销对其股票实施的退市风险警示，即“摘帽”。ST股票摘帽是一个利好事件，我们试图在其中挖

BigQuant数据平台提供的指数数据可以参考：https://bigquant.com/data/categories/-指数数据

在这些指

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)

参数列表

input_size：x的特征维度 hidden_size：隐藏层的特征维度 num_layers：lstm隐层的层数，默认为1 bias：False则bih=0和bhh=0. 默认为True b

什么是互斥事件？

互斥事件是指不能同时发生的事件。例如，您不能同时向后和向前跑、抛硬币不能同时出现正反面。同样，金融市场交易实践中也存在相互排斥的事件。

交易中互斥事件的示例

可以解释金融市场交易中相互排斥事件的一个非常简单的示例，包括您的预算和同时不同股票的价值。

前言

早在1993年，Fama和French两个人就已经发表了他们的三因子模型，认为股票的超额收益可以由市场风险、市值风险、账面市值比风险来共同解释。后来，这两个人发现了除了上述风险，还有盈利水平风险、投资水平风险也能带来个股的超额收益，并在2013年发表了五因子模型。本文旨在对五因子模型以