风险控制

在金融领域，风险控制被视为核心业务战略之一，旨在最大限度地降低因市场变动、欺诈行为、管理失误或其他不可预见事件导致的资产损失。这一过程首先通过全面的风险识别和评估来实施，然后运用先进的统计模型，合理地定量分析不同类型的金融风险，这些类型的风险涵盖了市场风险、操作风险、信用风险和流动性风险等。通过连续的风险监控和报告制度，金融机构能够及时调整其风险管理策略，以应对瞬息万变的市场环境和潜在的威胁。因此，有效的风险控制不仅保护了公司的资产和收益，还增强了投资者信心，确保了金融体系的稳健运行。

ATR指标的用法

ATR即平均真实范围（Average True Range）是由著名的技术分析大师J. Welles Wilder Jr.在1978年提出的，主要用于衡量市场波动性。

ATR是衡量资产价格波动性的指标，表现为价格在一定时间内的平均最大波动范围，主要反映价格波动的强度。

计算方法：

ATR计算基于一定时期内的真实波幅（TR）平均值。

真实波幅（TR）考虑以下三个值中的最大者：

a) 当前周期的最高价与最低价之

更新时间：2025-07-23 08:16

149-破净股策略

策略概述

本策略基于破净股的投资思想，主要通过筛选股价低于公司每股净资产的股票，来寻找市场中被低估的投资机会。破净股通常由于市场情绪、短期波动等因素被低估，但从长期来看，这类股票的内在价值往往会被市场重新认识并反映在价格上。策略通过剔除高风险和财务不稳定的股票，专注于那些具备稳健基本面且有较大反弹潜力的公司，旨在构建一个具备长期价值回归潜力的股票组合，符合稳健的价值投资理念。

因子介绍:

总市值（total_market_cap）: 该因子用于衡量公司的整体规模，是衡量公司在资本市场上影响力的重要指标之一。通常市值较大的公司具有较强的市场稳定性和抗风险能力，因此

更新时间：2025-07-01 07:55

116-质量投资策略

策略介绍

该策略是一个质量投资策略，即基于公司质量指标选择股票

在这里，我们将质量因子（score）定义为盈利能力（Profitability） + 成长性（Growth） + 安全性（Safety）

盈利能力指标由资产毛利率GPOA，ROE，ROA，资产流动资金比CFOA，毛利率GMAR，应计项目情况ACC组成
成长性指标包含ROE同比增长、每股收益同比增长、毛利润同比增长、经营活动产生的现金流同比增长
安全性由中证1000指数的22日BETA系数、杠杆组成

策略流程

1.股票池过滤：剔除ST、退市、停牌股、北交所股票

2.筛选条件：上市天数大于270

更新时间：2025-07-01 07:55

用线性随机梯度下降-分类算法实现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：2025-07-01 07:20

用随机森林-分类算法实现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：2025-07-01 07:20

用线性-分类算法实现A股股票选股

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5c5e31cf67c94de099b00aeab9676e48

更新时间：2025-07-01 07:18

DQN个股择时策略研究

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，它能记录的状态的个数是有限的。而在金融市场上，价格、交易量等数据都是连续的，因此可以组合成无数种状态，如果用一张表来记录，那么这张表将大到无法想象。

而DQN不用表来记录Q值，而是用一个深度学习神经网络来预测Q值，并通过不断更新神经网络从而学习到最优的行动路径。结构

更新时间：2025-07-01 07:09

Barra风险结构管理模型

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。