风险管理

行业轮动策略是一种量化交易策略，旨在通过在不同行业之间进行资金分配，捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。与单纯持有某个行业或个股相比，行业轮动策略通过分散投资风险，提高了组合的抗风险能力，并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。

1.2 研究目的

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来，策略链接为：<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I

更新时间：2024-09-20 02:58

一、Z值定义

企业信用评估是投资决策中的重要环节，帮助投资者识别和评估潜在的违约风险，这对于保护投资者的本金和收益至关重要。通过对企业的财务状况、经营状况、管理能力等多方面因素的综合分析，投资者可以更准确地判断企业的信用状况和偿债能力。信用评级提供了一个衡量企业信用风险的有效工具，有助于投资者做出更为明智的投资决策。信用评估可以从财务数据分析、公司背景分析、同行业竞争对比分析等多方面入手。下面主要从财务数据定量分析的角度对企业信用风险的评估进行介绍。

20世纪60年代，美国学者爱德华·阿特曼（Edward Altman）提出了用于财务分析的Z值模型，用于预测企业破产的可能性。该模型通过

更新时间：2024-09-12 10:58

20240822-主观量化策略

选股条件

动量指标选股

仓位设置

等权重

调仓规则

1-5个交易日

风险管理

无

回测设置

初始资金：500000
起始时间：2023-06-01
结束时间：2024-08-20
交易成本：买入万3，卖出千分之1.3，不足5元按5元收取
撮合价格：开盘价

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回测与分析

绩效指标

总收益：16%

年化收益：13%

夏普比率：0.87

最大回撤：6%

结果分析

整个策略表现不错，年化收益远超银行理财产品，其中最大回撤为5%，主要是行业

更新时间：2024-09-02 11:02

20240828-超跌反弹策略

策略逻辑

选股条件

选取超跌的个股

过滤条件

归母净利润大于0

归母净利润增长较高

市值偏小但是不选低价股

持仓股数

仓位设置

等权重

调仓规则

每日轮动调仓

风险管理

无

回测设置

初始资金：500000
起始时间：2021-01-01
结束时间：2024-08-23
交易成本：买入万3，卖出千分之1.3，不足5元按5元收取
撮合价格：开盘价

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回测绩效

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=330e6112-86ba

更新时间：2024-09-02 11:02

如何在3.0环境中使用组合优化器

组合优化器是一种用于优化投资组合的工具，旨在通过数学方法和算法来选择和配置资产，在特定约束条件下实现特定的投资目标，如最大化预期收益、最小化风险或达到某种风险/收益平衡，数学公式如下：

代码示例如下：

[https://bigquant.com/codesharev3/161c3ae4-ca6d-4341-aa3e-65bc79d8113d](https://bigquant.com/codeshar

更新时间：2024-07-12 01:59

行业轮动策略

一、策略概述

1.1 背景介绍

1.2 研究目的

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来，策略链接为：<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I

更新时间：2024-07-04 06:55

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

AI量化策略，我该如何理解你？

人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|

更新时间：2024-06-11 03:20

高频动量策略与主观超短交易

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高频动量策略与主观超短交易

视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/

直播资料

/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf

更新时间：2024-06-07 10:55

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：2024-06-07 10:55

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风险管理

更新

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更新

更新

更新

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策略案例

更新

更新

更新

一、策略概述

1.1 背景介绍

1.2 研究目的

一、Z值定义

回测与分析

策略逻辑

回测绩效

一、策略概述

1.1 背景介绍

1.2 研究目的

导语

理解机器学习算法

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