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。
深度学习量化交易模型
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本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
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：2024-05-17 03:49
深度学习在期货高频上的应用示例
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新版数据平
更新时间：2024-05-17 02:54
资金流策略，年化收益69.55%
旧版声明
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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
双均线基金策略-股票日频
更新时间：2023-06-01 06:18
策略高级设置
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更新时间：2023-05-11 03:12
用k-近邻分类算法实现A股股票选股
更新时间：2023-01-03 07:44
机器学习+择时+跟踪止损+技术分析
更新时间：2022-11-20 03:34
多个套利对配对交易
更新时间：2022-11-20 03:34
马科维茨做上证50指数增强探索
更新时间：2022-11-20 03:34
Alphalens因子分析模板
更新时间：2022-11-20 03:34
用传统框架测试机器学习-GBDT算法
更新时间：2022-11-20 03:34
分享一个可视化深度学习建模的例子
更新时间：2022-11-20 03:34
可视化的上证50指数增强策略（按日换仓）
更新时间：2022-11-20 03:34
技术择时系列报告之二：均线交叉结合通道突破择时研究 申万宏源_20180410_
更新时间：2022-11-05 08:13
文艺复兴-美国量化私募
交易策略揭秘
Renaissance Technologies文艺复兴科技公司交易策略揭秘记录！该短片中详细介绍了文艺复兴科技公司多年来如何开发各种交易策略，从早期的均值回归到利用内核方法等等。
https://www.bilibili.com/video/BV1ae4y1f7Em
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更新时间：2022-10-10 12:50
量化私募说
分享头部量化私募团队、策略、深度资料等
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更新时间：2022-10-10 09:45
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：2022-10-09 11:05
资产配置vs.因子配置——我们能否构建一类两者兼顾的策略？
摘要
文献来源：Jennifer Bender, Jerry Le Sun and Rick Thomas, Asset Allocation vs. Factor Allocation – Can We Build a Unified Method?[J] The Journal of Portfolio Management, 2018, 45 (2) 9-22
推荐原因：近60年间，股票和债券等资产一直是多元化投资组合的主要基石。长期以来，投资者普遍认为，对不同类别的资产进行分散投资足以为组合带来多元化投资的裨益，但近期在市场大幅下挫过程中，对不同类别资产进行分散投
更新时间：2022-10-09 10:01
大宗商品CTA多因子模型构建及回测
摘要
中国商品期货市场近30年来取得历史性突破和跨越式发展。近年来，伴随股票市场多因子选股策略的风靡，越来越多的期货界投资人士，在尝试使用多因子框架构建商品市场的CTA策略。这类策略的核心是找到各类可以影响商品市场价格涨跌的公共因子，如资产动量、波动率、宏观基本面等，构建统一框架来评估资产价格上涨、下跌的潜力，进而构建商品市场的组合投资策略，多因子策略是近年来CTA策略的一个重要分支。本文主要尝试对多因子CTA策略构建中一些常用的因子进行测评，并试图构建一个基本的多因子CTA策略，以深入洞察该类策略的运作，供投资者参考
测试的因子包括技术面因子以及宏观基本面两类因子。技术面因子采用横
更新时间：2022-10-08 10:30
机器学习能用于基金组合构建吗
摘要
文献来源：Demiguel V, Gil-Bazo J, Nogales F J, et al. Can Machine Learning Help to Select Portfolios of Mutual Funds?[J]. Social Science Electronic Publishing, 2021.
推荐原因：众所周知，事先确定未来表现优异的共同基金是一项困难的任务。本文基于大量投资者容易获得的基金特征数据，利用机器学习方法训练提升其预测能力。研究发现，利用1980年至2018年期间美国股票型基金的数据，基于机器学习方法构建的基金组合，经风险调整
更新时间：2022-08-31 09:22
量化研究：投资决策的起点 海通证券_20180716_
更新时间：2022-08-31 08:06
量化产品周报：价量当道，交易型策略信息比率重回4.0 国泰君安_20180522
摘要
2018 年 5 月多因子指数增强模型沪深 300 组合跑赢基准 0.65%，月中超额收益最大回撤 0.49%。中证 500 组合跑赢基准 1.57%，月中超额收益最大回撤 0.23%。
2018 年 5 月短周期价量模型跑赢中证 500 基准指数 2.69%，月中超额收益最大回撤 0.26%。
2018 年 5 月 AI 人工智能选股模型绝对收益 2.38%，跑输沪深 300 指 数-1.51%。
2018 年 5 月 Smart Beta 选股模型组合绝对收益 4.61%，跑赢万德全 A指数 1.45%。
2018 年 5 月事件驱动选股模型组合绝对收益 5.54%，
更新时间：2022-08-31 07:46
因子跟踪(周/月报)
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更新时间：2022-08-31 01:47
机器学习判断策略失效的方法-安信证券-20180416
摘要
机器学习波动率预测
大多数量化策略的盈利与波动率高度相关。预知波动率对于分配每个策略的仓位至关重要。使用机器学习进行波动率预测较传统方法的预测效果有所提升。
机器学习策略判断失效的方法
判断机器学习策略失效有独特的方法，可以在击穿最大回撤前提前下线策略。
机器学习在量化投资中应用的杂谈
我们在这一章节中致力于打通实盘的各个环节，以及展开对机器学习对冲基金运营方式的探讨。
正文
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更新时间：2022-08-30 09:00