etf机器学习

基础配置

# 核心参数
TRAIN_START = "2016-01-01"
TRAIN_END = "2019-01-01"
TEST_START = "2021-01-01"
TEST_END = "2025-06-02"

# 基础因子
BASE_FEATURES

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大市市宽量化分析

数据：全港股 ，恒生指数

数据周期：2020-01-01至2025-01-01

一、分析目标

穿透指数表象：识别权重股拉升导致的“虚假繁荣”或普跌中的真实弱势

预判趋势持续性：通过个股参与广度验证上涨/下跌动能的可靠性

定位板块轮动：捕捉资金在行业间的迁移路径

二、核心指

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低波策略

策略逻辑

  1. 股票池筛选（港股） 排除条件：

日均成交额 < 1000万港元（流动性不足）。

  1. 下行波动率计算 数据要求：过去252个交易日收盘价（约1年）。

​ 最终指标 关键优化：

避免错杀急涨股：急涨股（如单日+20%）会被传统波动率惩罚，但下行波动率忽略正收益，保留

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手动上传数据教程

1.  创建目录

目录data:保存上传文件

目录function:保存代码文件


2.  上传数据文件

选择data目录

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Aplha/因子研究

简体中文/[English](https://n2nquant.com/wiki/doc/5zug5a2q56cu56m25bmz5yw-vZgf16DEj

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因子研究平台

简体中文/[English](https://n2nquant.com/wiki/doc/5zug5a2q56cu56m25bmz5yw-vZgf16DEj

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策略回測並運行

English/[繁體中文](https://n2nquant.com/wiki/doc/57eo5ar5lim5oq5lqk6yg

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策略回测并运行

English/[繁體中文](https://n2nquant.com/wiki/doc/57eo5ar5lim5oq5lqk6yg

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歡迎給N2NQuant提建議！

🌟 Thank you all for your continuous support of N2NQuant! We hope to continue moving forward on the path of quantitative investment with everyone, whi

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Strategy Hub/策略交流區

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