投资组合优化

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导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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策略案例

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AI量化交易重要常识

1. 数据质量与完整性：高质量、准确、全面的数据是AI量化交易成功的关键。
2. 模型过拟合：避免过度拟合历史数据，这可能导致未来性能下降。
3. 市场效率：理解市场效率和其对交易策略性能的影响。
4. 算法复杂性：更复杂的算法并不总是更好，简单有效往往更为重要。
5. 风险管理：制定严格的风险管理策略以保护资本。
6. 交易成本：

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

导语

本文挑选了著名的风险结构模型进行介绍，具体的细节并没有深入展开，旨在抛砖引玉，了解Barra对于风险结构模型的思维方式和理念。

多因子模型

相似的资产会有相似的回报，这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因（因子），资产会表现的十分类似，例如价量变化、行业、规模或者利率变化。多因子模型就是为了发掘这些因子，并且确定收益率随因子变化的敏感程度。通常来说，多因子模型包括了宏观因子模型、基本面因子模型和统计因子模型。这几种模型在分析不同的大类资产风险收益的时候也有不同的效果。

实现原理

单个资产的多因子模型可以表示成：

![{w:100}

接口

• bigchart.Chart 定义建议 Chart文档

对于HeatMap（热力图）的 _type=”heatmap” 和 series_options：

bigcharts.Chart(
    ... 其他参数
    # 【设置图表类型】图表类型，具体参考各类型图表
    type_ = "heatmap",
    
    # 热力图中y传入的数据轴必须是两项，第一项表示的是y轴坐标轴的刻度数据第二项表示的

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策略案例

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策略案例

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运用风险平价策略投资

风险平价策略的产生及概念

产生：雏形是Bridgewater的“全天候”，要建立一个在任何经济环境下都能表现不错的资产组合；但风险平价这一概念出现较晚，产生于2006年；2008年以前，风险平价策略还主要集中在股票、债券、大宗商品等传统的资产类别，仅有少数人利用了高收益债券、投资级债券及新兴市场债券的利差。2008年，AQR首次推出了其他风险因子otic/Alternative Risk Factor）,将对冲基金等作为该策略资产组合的一部分。

概念：基于目标风险水平，有多种e资产构成投资组合，并给组合中的不同资产分配相同的风险权重的一种投资策略。

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