量化投资

StockRanker

StockRanker 是 BigQuant 平台提供的高性能排序学习算法(list-wise)，为量化投资场景做了优化。StockRanker可以根据输入的多个股票特征训练模型和做出排序预测。

在量化投资中，排序任务指的是根据某些标准对一组股票进行排序。例如，投资者可能希望按照未来收益潜力对股票进行排序，以决定投资组合的构成。排序学习（Learning to Rank）是一种机器学习方法，专门训练一个模型来优化排序效果。StockRanker 采用的是 list-wise 方法，它不仅考虑个别股票的特征，还关注整个股票列表的排序质量，从而实现更优的排序结果。

一、引言

DeepAlpha系列报告旨在从基础量价数据中，借鉴深度学习模型，应用于量化投资领域。学习模型包括：全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet，同时报告将引入自然语义识别NLP领域近年热门算法如BERT、Transformer、GPT、XLNet等，尝试构建各类DeepAlpha模型。

本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——XGBoost——对相同的量价因子进行实验，方便与深度学习模型进行对比实践。

二、算法介绍

XGBoost 是在 Gradient Boosting（梯度提升）

2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。会中九坤投资创始人王琛发表了《数智时代量化投资的演进与挑战》的主题演讲,从量化投资的数智演进、九坤在数据与智能方面的实践、未来量化投资数智发展中面对的挑战和瓶颈三方面阐述量化行业发展。

在王琛看来,量化投资盈利的因素,一是金融市场的弱有效性,导致市场有投资空间、投资机会,这是金融市场投资赚钱的基础保证;二是统计方法的有效性,这是量化基础的投资信仰。量化的核心发展方向,包括信息、算法、执行三个方面。

王琛表示,在人工智能兴起之前,量化领域已经做到了一定高度。但进入数字化时代之后,这三个方向都被AI

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版数据平台：

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https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

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导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

量化投资

量化投资是一种基于数学模型和计算机算法来指导投资决策和交易执行的投资方法，不受主观交易的情绪化影响，严格按照程序执行**。** 量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

简单来说，是通过寻找金融数据，例如开盘价、收盘价、最高价、最低价、换手率、估值等等大量的数据，与股票收益之间的关系，建立较为稳定的数学模型，从而指导投资策略。

对AI量化有一定了解的选手可以直接查看量化策略模型，有投资经验但无量化的请从金融量化基础知识开始

量化投资策略是利用数学模型和算法来分析市场并做出投资决策的方法。这些策略可以大致分为几个类型，每种类型都有其特点、适用人群和适用场景。以下是一些主要的量化投资策略类型：

1. 趋势跟踪策略
   • 特点：识别并跟随市场趋势，比如股票或商品的价格走势。
   • 适用人群：适合那些相信市场趋势会持续一段时间的投资者。
   • 适用场景：在市场趋势明显且稳定的情况下效果最佳，如牛市或熊市。
2. AI量化机器学习策略
   • 特点：利用机器学习算法来分析大量数据并预测市场走势。
   • 适用人群：对人工智能和机器学习

因子原理

市净率，简称PB，是衡量股票价格相对于公司净资产的比率。简单来说，它告诉我们投资者愿意为每单位净资产支付多少价格。

市净率计算公式为：市净率 = 股价 / 每股净资产

举个例子，你正在考虑购买一家书店，这家书店的净资产（包括书籍、家具等）价值10000元，现在卖家想要以15000元的价格出售。市净率（PB）就像是你在决定是否购买这家书店时，用来衡量价格是否合理的一个‘价值秤’。这个书店的市净率就是：PB = 15000元 / 10000元 = 1.5。这意味着，你愿意为书店每1元的净资产支付1.5元。

【市净率作用】市净率因子在量化投资中扮演着重要角色，它帮助我

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。

价值投资和 趋势投资（技术分析）是引领过去一个世纪的投资方法，随着计算机技术的发展，已有的投资方法和计算机技术相融合，产生了量化投资。

量化投资和传统投资的区别

简单来说，量化投资与传统投资方法之间的关系比较类

投资策略的类型多种多样，具体选择取决于投资者的投资目标和风险承受能力，下面介绍几种常见的投资策略类型。这些策略各有特点，适用于不同类型的投资者和市场环境。

1. 价值投资策略：这种策略是基于购买那些市场价格低于其内在价值的股票。价值投资者通常会寻找价格被低估的公司，这些公司具有稳健的财务基础和良好的长期增长前景。著名的价值投资者如沃伦·巴菲特。
2. 量化投资策略：依托于先进的数学模型和算法，精准地捕捉和识别投资机遇。在实施过程中，量化投资深度挖掘和分析海量的历史数据，旨在揭示市场潜在的走势和股票的未来表现，为投资者提供科学、系统的决策支持。
3. *成长投资策略

1. 股票涨跌的原理
2. 哪些群体影响股票涨跌
3. 个人如何应对股票涨跌
4. 股票涨跌计算公式及高级指标

BigQuant是以AI人工智能为核心的量化投资交易平台，为量化投资宽客提供机器学习AI技术、股票期货金融数据、高速精准回测和量化交易接口以及海量高级量化因子，让Quant宽客和量化投资者无门槛地使用AI做更好的投资决策。

一、股票涨跌的原理

宏观层面，宏观经济因素对股票市场整体趋势有重要影响，一些主要因素包括：

1. 经济增长：股票市场通常与经济增长正相关。当一个国家的经济表现良好，GDP增长时，企

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化投资模型只是一种工具、一种方法、一种手段，能实现成熟而有效的投资理念，需要不断根据投资理念的变化、市场状况的变化而进行修正、改善和优化，换而言之，有效的模型建立在适应市场环境的有效

绩效指标

收益相关指标

• 累计收益率

  **累计收益：概念与计算方式**
  
  在投资领域，累计收益是衡量投资者整体回报的一个重要指标。它反映了某项投资在特定时间段内的总收益，通常以百分比形式表示。累计收益不仅考虑了初始投资的回报，还包括所有期间的收益累积，能够帮助投资者了解在一段时间内其投资的表现。
  
  ### **概念解析**
  累计收益，也称为总收益，指的是投资从开始到结束这一整个期间内的总回报率。与单期收益不同，累计收益是随着时间的推移而逐步累积的。它包括了价格变化、股息分红、利息收入等因素，能够更全面地反映投资的总

连续两个模块都有open\high\low\close字段报错问题

https://bigquant.com/codesharev3/135bce3b-1a14-4a32-a909-e88d2de2b7d6

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前言

策略全称

基于股息率的红利量化策略

策略绩效图

作者

大田

发布日期

2024-08-26

风险提示

• 本文只是基于公开的研报、书籍做策略复现，纯技术和工具使用交流，不代表投资建议
• 本文涉及的文字、图片、链接、代码，仅作为量化交易这门技术的学习交流，不代表投资建议
• 投资有风险，入市需谨慎

策略概述

*红利策略也叫高股息策略

新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平台：

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新版表达式算子：

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新版因子平台：

因为我是科技相关从业人员，不太懂股票，比较了解的就是纳指

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https://bigquant.com/codesharev3/09654761-4d0b-4393-9e01-7f8e1123ef78

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策略介绍

小市值策略是一种经典的量化投资策略，旨在通过筛选市值较小的股票，并根据市值对股票进行排序，选取市值最小的一部分股票进行投资。这种策略基于小市值股票在某些市场条件下可能具有较高的增长潜力和投资回报率。

策略背景

小市值策略的理论基础可以追溯到Fama-French三因素模型。该模型指出，除了市场风险外，股票的收益还与市值和账面市值比有关。具体来说，小市值股票通常具有更高的预期回报，因为小市值公司相对于大市值公司在市场上更容易被低估，从而在未来具有更大的增长潜力。此外，小市值公司通常具有较高的灵活性和创新能力，能够迅速适应市场变化和抓住新的商业机会，这进一步增强了其投

https://bigquant.com/codeshare/8248b881-b99d-4a82-a6f1-6bd55ecadf0c

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策略介绍

在量化投资领域，小市值股票和动量因子是两个广泛应用的选股指标。小市值股票因其相对较小的市值，更容易受到市场情绪和资金流入的影响，从而表现出高收益特性。而动量因子则反映了股票价格在一段时间内的趋势，具有延续性的特点。本文结合这两个因子，构建一个针对全A股市场的量化策略，旨在通过选择具有高动量的小市值股票来实现最大化的年化收益率。

策略背景

小市值股票和动量因子在量化投资中具有重要地位。小市值股票通常具备高成长潜力，能在短期内带来显著收益。动量因子则是基于“强者恒强，弱者恒弱”的市场动量效应，追踪价格上涨或下跌的趋势。结合这两个因子可以捕捉市场中的高收益机会。小市值股

策略介绍

全A股市场的量化投资策略在近年来受到越来越多投资者的关注。此次我们介绍的策略主要依赖小市值因子和动量因子进行股票选择，以期在不进行风险控制的情况下最大化年化收益率。小市值因子（Small Size Factor）和动量因子（Momentum Factor）是量化投资中常用的两个因子。

小市值因子基于“规模效应假说”，认为小市值股票往往具有更高的收益潜力，因为它们的增长空间较大且往往被市场低估。动量因子则基于“惯性效应假说”，认为过去表现好的股票在未来一段时间内仍有可能继续表现优异。这两个因子的结合可以在一定程度上兼顾成长性与市场趋势，形成一个较为稳健的投资组合。

然而，这

策略介绍

量化投资领域中，因子模型是非常重要的一类策略。因子投资策略通过提取市场中的某些特征（如价值、动量、规模等），并以此来构建投资组合。本文介绍的策略主要采用了小市值因子和动量因子，目的是在全A股市场中最大化年化收益率。

小市值因子（Size Factor）指的是选取市值较小的股票进行投资。根据“规模效应”理论，市值较小的股票往往能够获得较高的收益率。动量因子（Momentum Factor）则是选取价格上升趋势明显的股票进行投资。动量策略的理论基础是“惯性效应”，即股票价格在一段时间内的走势会继续保持。

这两个因子的结合可以捕捉到市场中的不同特征，从而提高策略的收益。需要注意