投资策略

https://bigquant.com/experimentshare/4f0628d6e9814924a0b0dbf375356d06

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编写线段树代码

你好

欢乐过兔年

%%BigQuant_ChatGPT

帮我写一篇作文

如何推八字

%%BigQuant_ChatGPT

如何使用ChatGPT，可以用来做什么？

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本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架，包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果，并提供完整代码，读者可克隆策略，复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路，应用AI来做更好的量化策略研发，把人工智能的能力赋予更多的投资者 (Democratize AI to empower investors)。

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摘要

本篇报告构建了一个完整的可复用的 人工智能阿尔法策略框架。

本篇报告用AI对基本面、财务、交易型等 282个因子 做了单因子策略研究和多个维度上的绩效分析，并 **发掘了在短、中、长周期上多个夏普比率超过1.5 、年化收益超过 30

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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

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

StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:

https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq

问题

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

讲解

1988年，欧奈尔将他的投资

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策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/86296263b27

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策略案例

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

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适用于AIStudio3.0.0的版本:

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

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

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788

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策略介绍

本文将介绍经典的ROE策略，并通过编写简单的策略示例进行回测。

ROE策略是一种常用的财务分析和投资策略，特别在股票投资领域。它主要基于公司股本回报率的高低来评估和选择投资对象。

高ROE公司通常具有较强的盈利能力：

• 高ROE表明公司能以较少的股东权益产生更多的利润，意味着公司经营效率高，盈利能力强。

高ROE公司通常具有良好的管理和业务模式：

• 高ROE通常反映了公司管理层的优良管理能力和成功的业务模式，使得公司在竞争中具备优势。

高ROE公司通常具有较高的股东回报：

• 因为高ROE代表公司可以用股东的投入资金获得更高的收益，这

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将总市值、流通市值、收盘价做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创板和北交所），市盈率大于0，流通市值<=25亿
• 排序条件：按照日期、total_score（从小到大）排序
• 数据表名：cn_stock_factors
• 回测时长：2020-1-1 至 今天
• 持仓天数：1天
• 持仓票数：10只
• 资金分配：等权分配
• 初始资金：500000
• 买卖时间：开盘买入，开盘卖出

回测图：

![](/wiki

20230529-招商证券-量化研究2023年中期投资策略：“持续异常交易量”选股因子PATV\n该篇研报将5分钟平均交易量与30分钟平均交易量的比值作为因子，并求出该因子的截面排名，之后将截面排名的平均、标准差、峰度，三个指标组合为非正常交易量因子

研报地址：https://www.doc88.com/p-51473299993125.html

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策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/e0898830-1298-4429-b222-1fee3d3884af](https://b

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们选择一定条件下小市值的股票，来研究策略的历史表现
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创版和北交所）
• 排序条件：按照日期、流通市值（从小到大）排序
• 数据表名：cn_stock_factors_base
• 回测时长：2020-1-1 至 今天
• 持仓天数：1天
• 持仓票数：10只
• 资金分配：等权分配
• 初始资金：500000
• 买卖时间：开盘买入，开盘卖出

回测图：

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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

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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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

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