投资组合

投资组合风险和收益率的计算涉及多个财务概念和数学公式。让我们首先了解一些基本概念，然后进入具体的计算方法。

投资组合收益率的计算 假设投资组合由多种资产组成，每种资产的预期收益率和投资占比各不相同。

投资组合的预期收益率可以通过以下公式计算：Rp ​=∑(n,i=1) (wi ×Ri​ )

Rp ​ 代表投资组合的预期收益率。

n 代表投资组合中的资产种类数。

wi ​代表第 i 种资产在投资组合中的权重

研究背景

文章从现代投资组合理论出发，强调了通过多样化投资来优化风险和收益的重要性。再平衡（PR）是维持投资组合风险收益特征的关键策略，通过定期调整资产权重来应对市场变化。再平衡的频率（ORF）是一个关键参数，因为它直接影响交易成本和投资组合的灵活性。文章指出，频繁再平衡会增加交易成本，而过少再平衡则可能导致投资组合无法适应经济变化。因此，找到合适的再平衡频率至关重要。

研究方法

研究使用了机器学习（ML）技术来预测最佳再平衡频率（ORF）。具体步骤如下：

**1.数据集：**研究使用了2022年和2023年来自Binance交易所的50种加密资产的高频（每分钟）价格数据。

您如何衡量持有单一资产（如公司股票）的风险？您如何比较两种资产的风险？您如何选择要添加到现有投资组合中的资产？

了解单项资产的回报

什么是资产回报率？

假设某一时刻某项资产价值 100 美元，你购买了它。下一刻（比如说一周后），价格上涨到 110 美元。

那么你的投资回报率是

换句话说，持有该资产，您将获得 10% 的投资收益。一般而言，资产在一段时期内的回报率通过以下公式计

https://bigquant.com/wiki/doc/tezheng-ri-xIjPe1UFMu

这个例子程序也一直报错

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https://bigquant.com/codeshare/1d87d715-5139-432b-9267-5b99154e598b

请教一下，用1000多个股票一年的收益率数据和20个因子做多元回归模型，这里有多只股票和多个日期，应该要怎么处理呢？如何预测股票收益率？

新手想问一下在trade运行中，这个错误是什么意思，需要在什么地方改正

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看到好多策略的择时是根据大盘的5日下跌来的，有时候想参考其他的，比如上证是否站上5日线，是否大盘均线交叉等等，由于摸索起来有点困难，希望有大神指导一下，怎么在回测时增加上面的处理，感谢！！！

类似范例策略里的

https://bigquant.com/experimentshare/caa75714113347f9a5633ad62b3f71d5

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回测如何设置一次全仓买入一只股票

如标题

https://bigquant.com/codesharev3/8bc73f5e-9a3b-41f1-ada6-c4beb27bf9bb

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谁可以读？

本书是为了任何想要了解算法交易领域的人而写的。根据我们的经验，我们想象中的读者将是：

● 大学生

● 科技专业人士

● 不同类型的业余交易者（例如，专业交易者，或者喜欢积极管理个人投资组合的业余爱好者）

● 任何渴望了解更多关于应用量化金融的人

有什么先决条件吗？

我们假设读者没有编程背景。虽然不必要对金融、数学或计算机科学有了解，但如果对这些领域有任何/一些/全部有适度的掌握，将会更容易阅读这本书。

内容大纲

1. 金融交易简史：介绍了金融交易的历史，从1602年荷兰东印度公司的股票交易开始，到现代金融市场的发展。
2. **

什么是协方差矩阵？

协方差矩阵用于计算股票投资组合的标准差，投资组合经理又使用协方差矩阵来量化与特定投资组合相关的风险。在本文中，我们将学习如何为包含 n 个股票的投资组合创建为期“m”天的协方差矩阵。

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投资组合分析如何运作？

让我们了解投资组合分析的工作原理。假设我们的投资组合中有 4 只股票，我们希望为每只股票分配最佳资本，以使我们的风险最小。

为此，我们需要首先创建多个具有不同权重的投资组合，以反映对每只股票的不同资本配置，并计算每个结果投资组合的标准差，然后选择风险最低的投资组合。

**预期投资组合方差= SQRT (W T *

协方差是一个统计学的概念，用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域，特别是在投资组合管理和风险管理中，协方差是一个非常重要的概念，因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系，从而更好地分散风险。

核心概念

• 定义： 如果有两个随机变量 X 和 Y，它们的协方差表示为 Cov(X,Y)， *

https://bigquant.com/codesharev3/39b0162b-935c-4942-990f-1d74f9785599

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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

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。BigQuant的金融市场数据因子平台以及AI量化策略平台（PC端），可以验证各种AI量化策略的最大回撤实例效果。

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多因子选股模型是一个在全球金融领域广泛应用的投资策略，它基于多个因子来评估和选择股票。这种模型试图通过组合不同的投资因子，比如价值、成长、市场情绪、质量、动量等，来提高投资组合的回报率并降低风险。

基本概念

多因子选股模型通过综合考虑多个影响股票表现的因子来构建投资组合。这些因子是基于历史数据和金融理论研究得出的，能够从不同角度反映股票的潜在价值和风险。例如，价值因子可能基于公司的

投资组合风险是指投资者在构建投资组合时面临的各种不确定性因素，这些因素可能导致投资组合的实际收益与预期收益产生偏差，从而给投资者带来损失。

风险因素

投资组合的风险因素众多，它们可以从多个角度影响投资的回报和稳定性。理解这些风险因素对于有效的投资管理和风险控制至关重要。以下是一些主要的投资组合风险因素：

1. 市场风险（系统性风险）

   1. 股票市场风险：整个股票市场的波动可能影响个股和股票基金的表现。
   2. 利率风险：债券和其他固定收益投资的价值受利率变动的影响。
   3. 货币风险：投资于不同货币的资产可能受到汇率波动的影响。 4

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