投资组合优化
投资组合优化是从金融角度出发，通过多元化的资产配置以降低风险并寻求最大化收益的过程。它涉及对不同资产类别的深入理解和前瞻性市场分析，以确定最佳的投资组合权重。通过现代投资组合理论，如马科维茨投资组合理论（MPT），投资者可以利用资产的历史回报和波动率数据，量化不同资产间的相关性，从而构建出具有理想风险-收益平衡的投资组合。在优化过程中，还需考虑投资者的风险承受能力、投资期限和市场预期等因素。持续监控和定期调整是优化投资组合不可或缺的部分，以确保投资组合与市场环境和投资者目标保持一致。
高质量AI量化策略
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更新时间：2024-06-07 10:55
互信息计算
更新时间：2024-06-07 10:55
59th Meetup
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
更新时间：2024-06-07 10:55
策略中调用其他因子_非AI
更新时间：2024-06-07 10:55
如何优化StockRanker算法
问题
使用stockranker等排序算法开发策略并进行实盘，发现有时排在第一的股票反而不如排在二三位的股票收益好，如何对策略和算法进行优化，以实现更好的效果呢？
思路
https://bigquant.com/wiki/doc/xinhao-fangfa-oxACTyy7MT
- 数据质量
- 算法质量
- 算法参数调优
- 模型融合
视频
[https://www.bilibili.com/video/BV1nT411A7f5?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086]
更新时间：2024-06-07 10:55
AI量化交易常识
分享一些量化交易相关的常识信息。
**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke
更新时间：2024-06-07 10:48
Dai读取高频因子构建一个简单多因子策略
更新时间：2024-05-27 07:39
根据财务数据生成目标因子
这是旧版的例子, 只能在2.0.0的Aistudio中运行
策略案例
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更新时间：2024-05-24 11:02
策略中调用其他因子_AI
更新时间：2024-05-21 08:15
2023-06-30 孤雁出群
更新
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更新时间：2024-05-21 07:30
美股A股相关性初探
更新
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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
更新时间：2024-05-21 06:40
多因子选股策略-股票日频
更新时间：2024-05-20 10:04
【教学贴】市值行业中性化到底是什么？
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旧版声明
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众所周知，Barra因子分析是目前行业内外最常用的因子分析体系。
然而在做Barra体系分析的时候常用的一个方式就是行业或市值中性化，今天主要用最易懂的语言介绍一下什么是barra因子分析体系，以及什么是因子中性化。在这里我会避开繁琐的数学公式，尽量深入浅出的让
更新时间：2024-05-20 06:44
多层感知器回归模型案例
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策略案例
[https://bigquant.com/experimentshare/42bf93884b1246ad83c2874f06765732](https://bigquant.com/experimentshare/42bf93884b12
更新时间：2024-05-20 06:39
lightgbm多因子选股
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预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
[ht
更新时间：2024-05-20 06:21
股票等权重设置
更新时间：2024-05-20 05:58
Python基础入门
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更新时间：2024-05-20 02:30
用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股
更新
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新版数据平
更新时间：2024-05-20 02:15
机器学习量化投资实战指南
本文14323字，阅读约28分钟
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
更新时间：2024-05-20 02:09
利用机器学习对冲风险
更新时间：2024-05-20 02:09
从均值方差到有效前沿（代码）
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 02:09
对冲策略研究demo示例
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 01:07
基于协整的配对交易
更新
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策略案例
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更新时间：2024-05-17 09:23
AI选股策略_概念过滤
更新
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新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:50
StockRanker多因子选股策略
更新时间：2024-05-17 02:33