https://bigquant.com/experimentshare/0e3ee03644f24afb883e6acd26c8bca2

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今天与大家探讨高频策略的回测框架。高频策略的研发，有两个显著的特点： 一是数据量大，与日频相比，分钟频率就是百倍的数据量， 到秒级别更达到上千倍的差异。 二是对交易细节敏感，回测系统要尽可能去模拟真实交易的情形，甚至要比真实交易更严格，这样研发出来的高频策略才有实盘的价值。所以高频策略要考虑的细节很多，决策时间点，成交价，手续费，流动性等。细节考虑的不到位，策略回测和实盘交易就会差异很大，降低策略研发的价值和效率。 如何在大数据量前提下，尽可能的将细节考虑到位，就是高频策略回测系统的挑战，也就是严谨和高效的权衡。

下面和大家一起构建一个秒级别的策略回测框架。 一般来说，回测框架会包含以下几个

本文是行业轮动策略的源码。

策略案例

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谢谢小Q， 感谢BQ。四周年快乐\~

昨天收到了小Q寄来的礼物，好开心啊，双11不用我自己去买了。。。。一如既往的清新风。我已经猜到了，上一年是保温杯，今年是茶壶，下一年可不可以送包枸杞 ，

欢乐过兔年

%%BigQuant_ChatGPT

帮我写一篇作文

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你好

如何推八字

自我介绍

策略盈亏

在介绍自己之前，先看一下入坑一年写的一些策略吧，毕竟在这里策略的效果比名字有用。

![{w:60}](/wiki/api/attachments.redirect?id=6203646c-9158-4faa-b266-374923

我自己研究了半天，发现回测模块并不支持自己导入回测数据，想请教一下如果想做数字货币的回测应该怎么做？

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5c76d204e7f146a4b2840f9b47a9d732

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https://bigquant.com/experimentshare/a4e89b23c2de4c56b6534136169d13c1

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/44cc116a1dad4c37983b9be35da208ee

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摘要

量化策略都在捕捉市场规律，低频策略应当重视收益来源和逻辑支撑

所有量化模型都在试图捕捉市场的规律，在训练模型的过程中，不可避免需要去拟合样本内的一些场景。规律是金融市场客观存在的，还是从样本数据挖掘所得到的，是所有量化模型都需要直面的问题。高频策略和低频策略的不同特征使得策略评价层面存在差异，低频策略的有效性评判所需时间更长、难度也更大，甚至每一次投资决策的结果都可能是胜负的关键。因此低频策略的收益来源和逻辑支撑显得尤为重要。常见的低频择时策略可能在匹配资产背后的特定频谱，或存在大级别行情贡献了短期收益。

高频与低频策略的天然差异导致策略有效性评判层面有不同的考量

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第四十九篇，本期推荐的海外文献研究了公司盈利季节性和股票收益之间的关系。如果公司某一季度的盈利常年显著高于其他季度，就称该季度为正季节性季度。研究发现，当这类公司发布正季节性季度的盈利公告时，其股票会存在显著的超额收益。这种效应不是由风险因素或对公司特定消息的延迟反应所导致的，已有的风险因子都无法解释这种风险溢价。

回到A股市场，一方面，从因子选股的角度，盈利季节性earnrank因子计算简便，容易复制，可尝试回测其在不同选股域中的表现。另一方面，围绕盈余公告溢价，盈利季节性又提供了新的视角，可尝试对公司进行

AI量化论文介绍

牛津大学英仕曼量化化金融研究所（OMI）是世界领先的金融市场跨学科研究中心。OMI主要研究量化金融的基本问题，重点关注机器学习和数据驱动的模型。OMI研究汇总是一份精心策划的月度摘要，涵盖了量化相关领域的最新研究、见解和工具。

本月的论文分享中，有两篇来自OMI的最新论文。第一篇是基于订单账面不平衡的度量对交易流进行分类，并研究分解后的交易流对价格的影响，以设计有利的交易策略。第二篇介绍了使用动量策略应用于加密货币的转移排序模型。

本文主要介绍与金融和机器学习相关的论文。

**1. Trade Co-occurrence, Trade Flow Decom

摘要

来自：Finance Research Letters 48 (2022)

作者：Matthias X. Hanauera, Marina Kononovab, Marc Steffen Rappb

标题：Boosting agnostic fundamental analysis: Using machine learning to identify mispricing in European stock markets

股票基本面分析有效吗？分析师应该如何得出股票基本面价值?虽然理论文献已经开发了贴现现金流模型和其他高度程式化的基础估值模型，但BG（2

摘要

文献来源：[1] Jacobsen, Brian, Wai Lee, and Chao Ma. "The Alpha, Beta, and Sigma of ESG: Better Beta, Additional Alpha?." The Journal of Portfolio Management 45.6 (2019): 6-15.

推荐原因：投资者不再将投资作为统计对象，使其组成最优投资组合，而是越来越关注在环境、社会和公司治理(ESG)维度的投资。分析师过去是以定性的方式评估这些维度，但许多数据提供商正试图对这些维度进行评分，从而有效地量化定性的

摘要

文献来源：Morten O. Ravn & Martin Sola, 2004. "Asymmetric effects of monetary policy in the United States," Review, Federal Reserve Bank of St. Louis, vol. 86(Sep), pages 41-60.

推荐原因：本文研究了三种货币政策的非对称性:(i)消极和积极的货币政策冲击是否 对产出有不同的影响;(ii)大冲击或小冲击的影响是否不同;(iii) 低方差、负冲击是否对产 出具有非对称效应。通过美国联邦基金利率对非对称效应的存在

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

摘要

2022世界人工智能大会于2022年9月1日至3日在上海举办。世界人工智能大会自2018年以来，已成功举办四届。2022世界人工智能大会由国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院和上海市人民政府共同主办。

作为本届世界人工智能大会承办单位之一，数库科技于9月3日下午举办以“数无疆·智无界”主题分论坛，J.P. Morgan亚太地区量化策略负责人Robert Smith先生发表了题为*《Big Data and AI Strategies：AI for Investing》*的主题演讲，Robert Smith分别

摘要

很难预测首次公开募股 (IPO) 的未来收益，因为用于确定 IPO 价格的多重估值方法通过反映特定市场环境中的当前情绪来提供估计。 由于我们的模型反映了会计信息和股票价格，我们发现验证 IPO 股票估值准确性的平均绝对百分比误差将投资回报率提高了 15% 到 20%。 这可以帮助股东和投资者准确估计股价并进行高效的投资决策，同时通过将机器学习应用于传统技术来分析投资机会和优化交易策略，为金融科技做出贡献。

It is difficult to predict future payoffs for initial public offerings (IPOs),since the

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