夏普比率
夏普比率（Sharpe Ratio）是金融领域中用于衡量投资风险调整后表现的重要指标。它由威廉·夏普于1966年提出，用于量化投资者在承担每单位风险时所获得的超额回报率。夏普比率的计算公式为（回报率 – 无风险利率）/ 标准差，其中，回报率表示资产的平均收益，无风险利率通常与国债收益率相近，而标准差则代表资产收益的波动性或风险。 夏普比率越高，说明在相同风险水平下，投资策略所获得的回报越高，反之则越低。此指标不仅为投资者提供了一个量化工具来评估投资组合的风险与回报之间的平衡关系，还有助于比较不同资产或策略之间的性能。因此，夏普比率在金融决策、资产配置和绩效评估等方面具有广泛应用。
【历史文档】策略-策略构建
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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】算子样例-策略绩效评价
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新版数据平
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【历史文档】因子构建与标注样例-构建大盘收益率因子
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AI StockRanker耍单票策略
导语
在之前的版本里，很多用户喜欢开发每日换仓、仓位集中度高的AI StockRanker策略，无需编写sql代码，因此本教程给出这样的一个策略实现，方便用户在此基础上根据自己需求调整策略。
本策略绩效
本策略年化收益74%，夏普比率2.5，最大回撤不到-8.5%，整体绩效不错，详细代码见文末，可直接克隆，查看源码。
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本策略示例特点
每日轮动调仓
之前的模版，以线性策略为主，换仓都是定期轮动，
更新时间：2025-01-03 10:49
夏普比率公式及使用技巧（含Python代码）
夏普比率（Sharpe Ratio）是衡量投资表现的一个指标，它通过比较投资的超额回报与其承担的风险来评估投资的性价比。由诺贝尔奖获得者威廉·夏普提出，是风险调整后的回报的一种度量。
通过BigQuant量化平台的金融市场数据因子以及AI量化策略平台（PC端），可以验证夏普比率因子组成的AI量化策略有效性。
选股模型
更新时间：2024-06-07 10:55
因子分析测试
目前平台提供新版的因子分析模块, 请移至bigalpha
7月30日Meetup 模板案例：
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/b83f6a9c950a43a595d41f1d911dcaca
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更新时间：2024-06-07 10:55
构建日历周线级别因子
更新时间：2024-06-07 10:55
组合策略中如何读取单个策略夏普比例进行调仓
问题
在组合策略中，有没有办法读取 单个策略的当前夏普比率 对组合策略进行调仓?保持让每期调仓的时候选择夏普比率最高的那个策略进行下单?
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Ug411M7iz?p=5&share_source=copy_web
策略源码
更新时间：2024-06-07 10:55
上涨和下跌预测的stockranker模型组合（买入）
【旧版说明】此文档为旧版，相关新版文档可参考：🌟102-第一个AI策略
https://bigquant.com/experimentshare/1c44e0bf56db424d8f2a5e617759a300
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更新时间：2024-06-07 10:55
参数寻优获得/夏普信息比/最大回撤/胜率-2
更新时间：2024-06-07 10:55
超参寻优调参顺序
更新时间：2024-06-07 10:55
三因子加工
更新时间：2024-06-07 10:55
如何根据夏普比率变化或收益曲线斜率动态调整策略仓位？
问题
如何根据夏普比率变化或收益曲线斜率动态调整策略仓位？
解答
在长时间运行一些策略后发现，策略某段时间效果不好，但过段时间又起来了，以前按照每个策略的夏普比率大小，对多个策略进行动态仓位分配，发现很滞后，效果不好。能否按照每个策略夏普比率的变化率或者收益曲线的斜率，来给多个策略动态的分配不同的仓位，实现快速应对市场变化，如何操作。
见文章：基于资产配置的视角的个人理财
视频
[https://www.bilibili.com/vid
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
单因子分析（案例代码）
旧版声明
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新版因子分析代码：
https://bigquant.com/wiki/doc/5zug5a2q5yig5p6q5luj56cb-Od7rjBTNDQ
策略案例
[https://bigquant
更新时间：2024-06-07 10:55