最大回撤
"最大回撤"是金融领域中的一个重要概念，它描述的是一项投资组合的价值在某个时间期间的最大资本降低额，呈现了该组合在过去某段时间内可能面临的最大风险。更具体地说，它计算的是资产价值从峰值下跌到谷值的最大幅度，反映了投资的风险性和资产价值的波动情况。最大回撤是评估投资表现和风险管理效果的关键指标，对于投资者来说，理解和关注这一指标至关重要，因为它能帮助他们更好地了解自己的风险承受能力，并制定合理的投资策略和风险管理决策，从而优化投资组合，减少可能的资本损失。
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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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k-近邻分类算法实现A股股票选股
更新时间：2025-07-01 07:18
用线性-分类算法实现A股股票选股
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
基于XGBoost的价值选股策略代码
本代码完整版一共包括三部分：数据、算法、回测交易。 由于该策略与机构有一些合作，我们只放出了数据和算法。希望大家能够理解！
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/5a93201876eb401e998867e0b5106175
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更新时间：2025-07-01 07:08
利用机器学习对冲风险
更新时间：2025-07-01 07:03
最大回撤计算公式及分析
最大回撤（Maximum Drawdown，简称 MDD）是衡量投资组合或资产在选定时间段内从峰值跌至谷底的最大损失百分比。它是一个重要的风险指标，用于评估投资的下行风险。最大回撤越大，意味着资产或投资组合的潜在损失越大。
计算公式
最大回撤Maximum Drawdown=(峰值-谷底)/峰值×100%
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=8a3199
更新时间：2025-07-01 06:42
A股量化择时研究报告：金融工程，战略做多不变-广发证券-20200329
更新时间：2025-04-24 03:36
量化策略专题研究：行业趋势配置模型研究-中信证券-20200325
更新时间：2025-04-24 03:36
控制每日仓位的一个例子
更新时间：2025-04-24 03:35
回测数据深入分析（代码）
导语：本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。
策略案例
我们先看一个AI策略，以下是完整的策略代码。
https://bigquant.com/experimentshare/eb2f4ca3f7c0474c95341ae1202cac0f
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更新时间：2025-04-24 03:34
指定概念板块过滤
更新时间：2025-04-24 03:34
双均线基金策略-股票日频
更新时间：2025-04-24 03:20
因子过滤
更新时间：2025-04-24 03:20
策略高级设置
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更新时间：2025-04-24 03:20
StockRanker多因子选股策略
更新时间：2025-03-13 02:09
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq
问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2025-03-13 02:08
组合优化概述
更新
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https://bigquant.com/wiki/doc/57ue5zci5lyy5yyw5qac6lw-LvaK2l8nla
[https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc984929afffd7614437348c](https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc9
更新时间：2025-03-13 02:08
小市值策略变形记
适用于AIStudio3.0.0的版本:
https://bigquant.com/wiki/doc/%5Fnew-iH7DEZCRpf
{{membership}}
https://bigquant.com/codeshare/5a5dd498-4590-44c2-8109-ae4501f49494
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更新时间：2025-03-13 02:08
策略研究
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更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略-回测研究
更新
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新版数据平
更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略回测-策略回测结果指标详解
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新版数据平
更新时间：2025-02-27 02:34
设置回测基准期货案例
更新时间：2025-02-27 02:34
回测数据的深入分析
导语
本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。
新建一个可视化AI策略
我们先构建一个可视化AI策略，如下所示。
回测结果
回测结果一般指策略运行完毕之后输出的能够综合反映策略效果的综合图表，如下所示：
可以看出，回测结果包括收益概括、交易详情、每日持仓、
更新时间：2025-02-27 02:34