摘要

报告摘要：条件随机场模型及股市择时思路自1988年，西蒙斯成立了大奖章基金并在多次股灾中取得稳定的收益后，纯技术量化型的投资策略开始受到投资者的广泛关注，而机器学习正是这种技术量化型策略的中坚力量。目前使用较为成熟的模型之一是隐马尔可夫模型HMM，其与条件随机场是一对“生成判别对”。相比起HMM，条件随机场具有更加灵活等优点。事实上，条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是描述给定一组输入随机变量条件下另一组输出变量的条件概率分布的模型。基于条件随机场，我们可以建立观测指标值和走势状态及走势状态与走势状态之间复杂的函数依赖关系，从而，当给定新的观测

Generative Adversarial Networks for Financial Trading Strategies Fine-tuning and Combination

作者：Adriano Koshiyama, et al.

出处：Quantitative Finance, 2020-09-01

摘要

系统交易策略是分配资产以优化特定绩效的算法程序。为了在竞争激烈的环境中获得优势，分析师需要适当地微调策略，或者发掘如何通过创造新的alpha以组合弱信号。已经有多种方法对微调和组合这两个方面进行了广泛研究，但是新兴技术，例如生成对抗网络，也会对这些方面产生

摘要

前言

本篇报告为东吴金工“技术分析拥抱选股因子”系列研究第二篇，延续了“将技术分析的方法应用于构建选股因子”的研究理念，从经典的蜡烛图上下影线入手，逐步探索了上下影线中蕴藏的选股信号。

蜡烛上下影线选股因子

根据蜡烛图上、下影线的定义，构造选股因子。回测结果显示，基于蜡烛图上影线构建的因子具有不错的选股能力，而蜡烛图下影线因子的选股能力较差。其中，蜡烛图上影线的标准差因子“蜡烛上_std”效果最好，在全样本内年化ICIR为-1.78，5分组多空对冲的信息比率为1.64，月度胜率为68.38%。

威廉指标对蜡烛图的修正

除了蜡烛图上下影线，威廉指标

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BigQuant AI Platform deep learning models（BigQuant AI量化平台深度学习模型库）。

介绍

bigmodels是什么？

bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库，集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。

为什么需要bigmodels？

我们用PyTorch封装了AI量化研究中常用的深度学习模型，包含DNN、1DCNN、LSTM和Transformer等，并持续更新。

平台用户可以用简单的方式调用经过大量实践检验的AI能力，赋能AI量化投资。

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作者：woshisilvio

导语

对于部分中长线策略来说，并不是当天买入股票，第二天必须卖出，其持仓天数可能要长达5-10天及以上。除了止损之外,还要对部分看好的股票进行补仓，在个股的处理逻辑上会更多样化，也更加复杂。实际交易中我们除了需要大盘风控应对大盘下行的风险之外，可能还要有一套针对个股进行择时的方法。 因此，我们这一期Meetup将结合上一期三种构建大盘风控指标的方法 ，将 一些日常用的个股操作逻辑汇总结合大盘风控与个股择时的方法，糅合在一起做一个综合型策略案例。

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报告摘要

乘势而起：市场新高趋势追踪

触及新高的个股、行业和板块可被视为市场的风向标。越来越多的研究表明动量、趋势跟踪策略的有效性。本报告旨在定期跟踪市场中创新高的个股及其分布，以追踪市场趋势、把握市场热点。

截至2023年3月31日，上证指数、深证成指、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、科创50指数250日新高距离分别为4.00%、9.98%、9.90%、2.81%、6.47%、15.80%、7.81%。中信一级行业指数中传媒、计算机、通信、商贸零售、家电行业指数距离250日新高较近，房地产、综合、基础化工、电力设备及新能源、建材行业指数距离250日新高较远。概

导语

最近的一项研究表明，在所有资产超过20亿美元的企业养老金基金中，超过80%拥有超过10位投资经理，在所有资产超过5000万美元的基金中， 不到三分之一的基金拥有一名投资经理。许多雇佣多名经理的基金只关注经理选择的过程。直到现在，一些基金才开始认识到，它们必须制定一种界定基金经理资产管理能力的方法， 并对构成投资管理过程的各个环节——投资基准、市场时机和证券选择——的绩效贡献进行评估。基准、时机和证券选择的相对重要性只有在我们有一个清晰和完整的方法 将收益归因于这些因素时才能确定。本文根据Brinson的理论研究投资基准、市场择时和证券选择对投资组合总收益的影响。我们的目标是确定

简介

研究使用隐马尔可夫模型(HMM)来识别单个资产的阶段，并提出一种有效利用价格趋势的投资策略。从 2004 年 1 月到 2018 年 12 月，文章对全球资产进行了15 年的实证分析，分为 10 大类资产以及细分 22 类资产。通过查看研究中投资组合权重的变化，可以看到资产类别之间的权重变化是动态发生的，HMM 在股价上涨时增加股票的权重，在股价下跌时增加债券的权重。分析结果表明，HMM 在 Jensen 的 alpha、Fama 的 Net Selectivity 和 Treynor-Mazuy 模型中有效地实现了资产选择效应。HMM 具有资产选择效应和市场预测能力，与现有动量

最近公众号的策略收益不错，涨粉也比较快，看来我研究的这套战法得到了多数粉丝的认可。其实我跟大多数粉丝一样，也是上班一族。曾经也因为上班看股票，被公司发现，最后......此处省略100字。

   为了解决上班不能看行情软件，也要能炒股，于是我想到了开发信号公众号策略。就是通过公众号查询策略，在固定时间来买卖股票，忽略盘中的涨跌。

  肯定会有粉丝会问，我盘中不看，万一它冲高回落了，等到尾盘，我是不是又卖在了最低点，这样损失不就大了。

    其实大必不可担心，因为策略在设计的时候，就是以14点50的收盘价来计算学习样本收益的，那些冲高回落的票，根本不会进入训练的样本。举个例子，那

自我介绍

策略盈亏

在介绍自己之前，先看一下入坑一年写的一些策略吧，毕竟在这里策略的效果比名字有用。

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摘要

文献来源：Chen, Mike, and George Mussalli. "An integrated approach to quantitativeESGinvesting." The Journal of Portfolio Management 46.3 (2020): 65-74.

推荐原因：ESG投资是投资界和学术界都非常关注的一个领域，但目前对ESG投资的定义，以及如何构建一个可以结合回报和可持续性两个维度的最佳投资组合尚未达成一致。本文对当前市场中的ESG投资进行了分类，并介绍了ESG投资框架。

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模型板块包含了AI算法模型，多因子模型等一些研究内容。

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/41ba8c41f99346a6872f3ecac3a50c80

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策略案例

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/2a00653732244481a8a60eabac272d5a

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/207001f0d7eb4b15b31875d2e205503a

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A股分两种：“漂亮50”和“要命3000” http://stock.qq.com/a/20170428/006821.htm 证券时报记者以三个指标筛选出A股的“漂亮50”，这三个指标分别是净利润增长率长大于15%，连续3年净资产收益率大于15%，市盈率低于35。

参照这个指标，我在bigquant平台下写了个策略尝试了下。市盈率用的年终财报当天的数据，如果不存在就用的财报日期前最近一天的数据。用 2013，2014，2015三年财报数据找出来符合条件的股票，符合指标的股票一共43只，详见策略结果。从2016.6.1开始每只股票买入1万元，以沪深300为基准持仓到2017.6.1的回测

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/9426627188af4f488644532c01328c14

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/8c890f23a63b46999191a95967575b5c

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本集合里将分享平台开发者们对DeepAlpha系列的实践研究报告

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报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第九十篇，文献研究了美国主动管理型基金对业务单一公司的偏好。从“行业专长假说”出发，业务单一公司的价值受一个行业因子（加上市场和个股特质性）的影响，相对地，业务多元公司的价值受到两个或更多行业因子的影响。当主动管理型基金经理在处理某一行业的公司信息方面有优势时，他们会选择业务单一的公司，使行业专长集中在一个行业，而投资于业务多元公司则会稀释这种专长。文献发现持有高业务单一性公司的基金表现出色。回到国内基金市场，公司的组织架构、业务是否多元、公司所处行业的Beta性质，都会影响到基金经理对该公司价值判断的准确程度与基金业绩的优劣

Pairs trading across Mainland China and Hong Kong stockmarkets

作者：Hanxiong Zhang, Andrew Urquhart

出处：International Journal of Finance and Economics, 2018-10

摘要

基于市场效率低下是由非理性需求和套利限制相结合而导致的，本文研究了1996年1月至2017年7月间，在中国内地和香港交易高流动性大盘股和中盘股的配对交易的盈利能力。作者有三个主要发现：

1. 限定在每个市场内的配对交易不会产生重大的异常收益。但是，如果投资者

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十篇，本期推荐的海外文献分析了各类资产在高通货膨胀时期的收益表现，通过分析美国、英国和日本在过去95年中各类资产（金融资产、大宗商品、收藏品等）的被动和主动投资策略，提供了一些应对通胀时期的见解。国内应对急剧通胀风险的历史经验远远少于国外，可以参考的数据历史也比较短，因此投资经理可以参考海外的一些经验来抵御通胀风险。

各类资产在通胀时期的表现对比

传统金融资产（债券、股票）在通胀期间的业绩表现并不理想。对于债券来说，高通胀率会反映在收益率当中，因此在高通胀期间债券价格往往会下降，以国债为例，期限越长，对