投资组合

投资组合是从多元化投资角度出发,通过精心选择与搭配不同风险与收益特性的资产,旨在实现特定投资目标并降低风险的一种策略。一个有效的投资组合能够在各种市场环境下保持相对稳定的收益,并通过分散投资来减少单一资产的风险。其核心在于资产配置,即根据投资者的风险承受能力、投资期限和收益预期,将资金分配到股票、债券、现金及替代性投资等不同资产类别中。通过动态地调整组合中的资产权重,可以应对市场环境的变化,以确保组合的表现与投资者的目标和风险容忍度保持一致。

算法交易指南

谁可以读?

本书是为了任何想要了解算法交易领域的人而写的。根据我们的经验,我们想象中的读者将是:

● 大学生

● 科技专业人士

● 不同类型的业余交易者(例如,专业交易者,或者喜欢积极管理个人投资组合的业余爱好者)

● 任何渴望了解更多关于应用量化金融的人

有什么先决条件吗?

我们假设读者没有编程背景。虽然不必要对金融、数学或计算机科学有了解,但如果对这些领域有任何/一些/全部有适度的掌握,将会更容易阅读这本书。

内容大纲

  1. 金融交易简史:介绍了金融交易的历史,从1602年荷兰东印度公司的股票交易开始,到现代金融市场的发展。
  2. **

更新时间:2025-04-24 04:14

20200402-海通证券-金融工程专题报告:基于基金重仓股的选股策略分析

/wiki/static/upload/32/32df9f86-84af-416f-8426-7540afe85a32.pdf

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更新时间:2025-04-24 03:37

自定义指标选股

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/62dde783f98a42f4a9bead37e1817c66

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更新时间:2025-04-24 03:35

回测数据深入分析(代码)

导语:本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。

策略案例

我们先看一个AI策略,以下是完整的策略代码。

https://bigquant.com/experimentshare/eb2f4ca3f7c0474c95341ae1202cac0f

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更新时间:2025-04-24 03:34

跟踪止盈止损

https://bigquant.com/experimentshare/a8a48c3377594a37845463bd2ee0728c

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更新时间:2025-04-24 03:34

双均线股票策略-股票日频

https://bigquant.com/experimentshare/91d5e91c4aec407c95ea3aafdf0ac74f

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更新时间:2025-04-24 03:20

期现套利策略-期货日频_new

https://bigquant.com/codesharev3/39b0162b-935c-4942-990f-1d74f9785599

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更新时间:2025-04-24 03:20

固定周期轮仓

https://bigquant.com/experimentshare/90893ae479534a35b18333465ba620b2

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更新时间:2025-04-24 03:20

买入并持有策略-股票日频

https://bigquant.com/codesharev2/d9fb9834-14af-4109-b6d4-6c996e6c5a77

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更新时间:2025-04-24 03:20

如何推八字

如何推八字

更新时间:2025-04-24 03:19

帮我写篇交易策略


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更新时间:2025-04-24 03:19

四、单因子与多因子策略


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更新时间:2025-03-12 06:21

【历史文档】策略回测-回测模块详解

更新

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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

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】策略示例-用随机森林回归算法实现A股股票选股

更新

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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

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】策略示例-用梯度提升树回归算法实现A股股票选股

更新

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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

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】策略示例-期权回测

更新

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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

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】因子

更新

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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

更新时间:2025-02-27 02:34

协方差矩阵和投资组合方差:计算和分析

什么是协方差矩阵?

协方差矩阵用于计算股票投资组合的标准差,投资组合经理又使用协方差矩阵来量化与特定投资组合相关的风险。在本文中,我们将学习如何为包含 n 个股票的投资组合创建为期“m”天的协方差矩阵。

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投资组合分析如何运作?

让我们了解投资组合分析的工作原理。假设我们的投资组合中有 4 只股票,我们希望为每只股票分配最佳资本,以使我们的风险最小。

为此,我们需要首先创建多个具有不同权重的投资组合,以反映对每只股票的不同资本配置,并计算每个结果投资组合的标准差,然后选择风险最低的投资组合。

**预期投资组合方差= SQRT (W T *

更新时间:2024-12-05 03:10

协方差是什么意思及计算公式

协方差是一个统计学的概念,用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域,特别是在投资组合管理和风险管理中,协方差是一个非常重要的概念,因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系,从而更好地分散风险。

协方差概念图

核心概念

  • 定义: 如果有两个随机变量 XY,它们的协方差表示为 Cov(X,Y), *

更新时间:2024-12-04 09:34

量化投资

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的alpha收益的数量化关系,这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架,这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或者应该如何切入投资管理领域。

和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力,或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重,所以每当某指数做成分股的调整时,新入选的股票

更新时间:2024-06-12 02:56

有哪些合理的大盘风控方案?

问题

有哪些合理的大盘风控方案?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1TF41167ph?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/07791ba8fc354d4e9793ce963a735263](https://bigquant.com/experimentshare/07791ba8fc354d4e9

更新时间:2024-06-07 10:55

32nd Meetup

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更新时间:2024-06-07 10:55

39th Meetup

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更新时间:2024-06-07 10:55

一阳穿多线策略的因子描述-滚动训练

【此文档为旧版】 相关新版文档参考:

https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/16571b942a8a4a92a4914c15f65d0883

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更新时间:2024-06-07 10:55

基于财务数据构建策略

分享主题

基于财务数据构建策略

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视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1W84y117Nd/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973

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直播资料

[https://bigquant.com/experim

更新时间:2024-06-07 10:55

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