投资策略

1. 什么是Softmax

Softmax要解决这样一个问题：我有一个向量，想用数学方法把向量中的所有元素归一化为一个概率分布。也就是说，该向量中的元素在[0,1]范围内，且所有元素的和为1。

Softmax就是这个数学方法，本质上是一个函数。

假设我们有一个k维向量z，我们想把它转换为一个k维向量 ，使其所有元素的范围是[0,1]且所有元素的和为1，函数表达式是：

![softmax(x)_i = \frac {e^{x_i}

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架，包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果，并提供完整代码，读者可克隆策略，复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路，应用AI来做更好的量化策略研发，把人工智能的能力赋予更多的投资者 (Democratize AI to empower investors)。

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摘要

本篇报告构建了一个完整的可复用的 人工智能阿尔法策略框架。

本篇报告用AI对基本面、财务、交易型等 282个因子 做了单因子策略研究和多个维度上的绩效分析，并 **发掘了在短、中、长周期上多个夏普比率超过1.5 、年化收益超过 30

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

什么是量化交易？

度娘官方版 — 理论这么说

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术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，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策 。（注：文末含所有量化核心工具）

简介版 — 职场上的量化交易

量化交易主要是根据纯粹的数

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问题

单因子的分组数据提取及结果的解读

视频

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策略源码

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分享主题

高频动量策略与主观超短交易

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视频回放

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

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直播资料

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旧版声明

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策略案例

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9月24日Meetup 模板案例：

策略案例

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2021年3月25日Meetup策略：

策略案例

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2021年4月22日Q1&Q2问题：

策略案例

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本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
3. 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
4. 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型

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预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

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