摘要

雪球的投资本质

①投资人与券商充当的角色

②投资人与券商是否对立

这是投顾经常被问到的问题。销售机构在推荐雪球产品时，必定会讲到交易对手方是券商，一些投资人会简单理解自己在和券商做博弈。我自己在第一次接触雪球时也有这样的误解：如果雪球产品跌破敲入价格，保本保息机制就消失了，所以作为对手方的券商特别有动力想股票下跌，这样就不用支付利息了。路演里刘博士很清晰的描述了券商与投资

摘要

系统梳理条件生成对抗网络（cGAN）应用于资产配置的方法论和实证结果

本研究系统梳理条件生成对抗网络（cGAN）应用于资产配置的方法论，并提供相对全面的实证结果。依据预测对象分为收益协方差预测和均值预测两条主线展开。每一条主线内部，依次介绍预测方法、预测准确度评估和实践应用。在国内资产配置、全球资产配置和A股板块配置场景下，考察cGAN在风险预算模型和均值方差模型中的表现。结果表明，cGAN总体优于基于历史收益和波动率的传统资产配置方法。

cGAN预测资产收益均值及协方差的核心思想有别于传统资产配置方法

cGAN预测资产收益均值及协方差的核心思想是：以多资产过去40个交易日

更新

本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：

https://bigquant.com/wiki/doc/57ue5zci5lyy5yyw5qac6lw-LvaK2l8nla

[https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc984929afffd7614437348c](https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc9

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/50587a5bf63646e0b50bac78a9658ba0

\

适用于AIStudio3.0.0的版本:

https://bigquant.com/wiki/doc/%5Fnew-iH7DEZCRpf

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/5a5dd498-4590-44c2-8109-ae4501f49494

\

更新

本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：

https://bigquant.com/wiki/doc/seaborn-ISwoff0l23

导语

本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章上编写。 附示例及实现代码，可直接前往文末一键克隆代码进行实

/wiki/static/upload/37/3711cf0c-b5a5-47ee-9755-dfd0f8d2ea62.pdf

\

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

\

\

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

https://bigquant.com/experimentshare/674ea5c045844e0fa032173cbc230f4e

\

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

\

策略介绍

• 在146-基于场内ETF预期低风险配置策略 基础上做了升级调整，通过全天候资产配置经验来设置更为合理的仓位权重
• 此策略可以作为一个选股和线性策略的常用模版使用

策略概述

低风险策略的系统介绍参考文档：146-基于场内ETF预期低风险配置策略 。在这篇文档里，我们的ETF基金的权重是等权的，但明显很不合理，债券ETF的权重按理应该超配的。因此本文从仓位权重角度进行调整，其他地方均保持不变。

在托尼•罗宾斯(Tony Robbins)的著作《Mon

策略介绍

大类资产配置策略（Asset Allocation Strategy）是投资管理中一种基于投资组合理论的策略，其主要目的是通过在不同类型的资产之间分配投资来优化风险与回报的比例。这些资产类别通常包括股票、债券、现金及现金等价物、不动产、大宗商品以及其他替代投资品种。资产配置的目标是利用不同资产类别间的非完全相关性来降低整体投资组合的波动性和风险，同时寻求合理的回报。

大类资产配置策略的盈利逻辑主要基于以下几点：

1. 分散风险：不同资产类别通常具有不同的风险回报特性和市场表现。通过多样化的投资组合，可以在某些资产表现不佳时，依靠其他资产的表现来平衡损失，从而降

这篇文章的主要目的是介绍有效前沿这个理论工具和分析框架。我们由均值方差分析展开，逐步推演到有效前沿。然后，我们又说到有效前沿在投资或者量化中的应用场景，最后我们也总结了有效前沿的一些问题，尤其是敏感性问题。在教程中，特意加入了一些实验代码，可以让大家在阅读的过程中有更好的理解。

有效前沿

说到有效前沿（有些叫效率边界），就要提到马科维茨的投资组合理论了。

首先介绍下它的三大假设：

• 单一投资期，比如一年
• 流动性很高，无交易成本
• 投资者的选择基于最优均值方差

于是，我们可以开始推导有效前沿，在这之前，我们先约定一些数学符号：

• rf：无风险利率
• μ：风险

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

下列代码在读取数据时，使用最新dai.query接口即可。

数据读取

\

策略案例

[https://bigquant.com/codesharev2/5509a634-c207-4eaf-a6f2-a73d15fada39](https://bigqua

导语

本文介绍了风险平价组合的理论与实践；后续文章将对risk parity组合进行更深入探讨以及引入预期收益后的资产配置实战策略。

前言

• 资产配置是个很广泛的话题，在投资中是一个非常重要的话题
• 从使用场景分类上来看，资产配置可以是宏观的资产配置，比如货币类、债券类、权益类之间的配置；当然也可以是某一大类资产下的配置，比如在沪深300成分股不同标的之间的权重配置
• 但不管怎么说，从方法层面上看，对于不同场景下的使用都是一致的，只不过需要注意不同场景使用下的一些特殊处理
• 本篇作为资产配置研究系列，理论结合实践，深入浅出，可直接使用
• 后续会根据时间安排，逐步介绍