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。

如何对1-3日内上涨的股票进行标注

问题

freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?

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策略源码

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更新时间:2024-05-21 09:10

多因子选股策略-股票日频

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更新时间:2024-05-20 10:04

用线性-回归算法实现A股股票选股

更新

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更新时间:2024-05-20 07:17

强化学习在金融市场中的应用(上)

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更新时间:2024-05-20 06:33

lightgbm多因子选股

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预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

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[ht

更新时间:2024-05-20 06:21

基金双均线策略

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以双均线策略为例,采用新的DataSource接口实现基金数据的读取及策略回测

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更新时间:2024-05-20 06:13

用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股

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更新时间:2024-05-20 02:15

利用机器学习对冲风险

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更新时间:2024-05-20 02:09

从均值方差到有效前沿(代码)

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策略案例

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更新时间:2024-05-20 02:09

对冲策略研究demo示例

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更新时间:2024-05-20 01:07

用StockRanker算法实现A股股票选股

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更新时间:2024-05-20 00:50

DQN个股择时策略研究

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导语

本文主要分享一个基于Deep Q Network的对于个股的择时策略

算法简介

DQN与Q-Learning

本文主要使用的是Deep Q Network。DQN是强化学习的一种方法,结合了Q-learning和深度学习神经网络。

Q-learning是用一张表来记录各个状态下的各个行为的q值,它能记录的状态

更新时间:2024-05-20 00:40

基于协整的配对交易

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策略案例

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更新时间:2024-05-17 09:23

用随机森林-分类算法实现A股股票选股

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更新时间:2024-05-17 06:42

主动投资管理之信息率

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更新时间:2024-05-17 06:27

深度学习量化交易模型

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更新时间:2024-05-17 03:49

深度学习在期货高频上的应用示例

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更新时间:2024-05-17 02:54

cvxopt包实现马科维茨投资组合优化

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下面代码在新版本不能直接运行,需要修改两处,一处是数据读取,一处是画图,分别参考以下两处链接。

数据读取

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更新时间:2024-05-15 06:48

资金流策略,年化收益69.55%

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策略案例

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更新时间:2024-05-15 06:37

投研小组分享区

更新时间:2023-08-16 09:10

用k-近邻分类算法实现A股股票选股

策略案例


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更新时间:2023-01-03 07:44

机器学习+择时+跟踪止损+技术分析

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更新时间:2022-11-20 03:34

多个套利对配对交易

策略案例

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更新时间:2022-11-20 03:34

Alphalens因子分析模板

策略案例

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更新时间:2022-11-20 03:34

马科维茨做上证50指数增强探索

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更新时间:2022-11-20 03:34

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