投资组合优化

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本文为旧版实现，仅供学习参考。

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策略案例

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StockRanker多因子选股策略

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策略案例

AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:

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若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:

https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq

问题

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

讲解

1988年，欧奈尔将他的投资

新版请移至, 新的链接

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导语

本文挑选了著名的风险结构模型进行介绍，具体的细节并没有深入展开，旨在抛砖引玉，了解Barra对于风险结构模型的思维方式和理念。

多因子模型

相似的资产会有相似的回报，这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因（因子），资产会表现的十分类似，例如价量变化、行业、规模或者利率变化。多因子模型就是为了发掘这些因子，并且确定收益率随因子变化的敏感程度。通常来说，多因子模型包括了宏观因子模型、基本面因子模型和统计因子模型。这几种模型在分析不同的大类资产风险收益的时候也有不同的效果。

实现原理

单个资产的多因子模型可以表示成：

![{w:100}

https://bigquant.com/codeshare/4515d40b-c2f4-4439-a2c9-92931adb0c6d

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摘要

本篇报告是投资组合优化系列的第二篇，主要围绕组合换手展开，内容分为影响因素、控制方法和实测分析，着重探析组合换手的根源、权衡与效率。

组合换手影响因素

通过量化投研流程、主观设定层级和权益基金特性这三种视角，讨论组合换手受到的影响。量化投研流程中，优化阶段以直接设置换手约束为主；信号阶段会受阿尔法时间特性影响；交易阶段会对成本建模并平衡换手与费率。主观设定层级中，由简至繁、由先及后，依次为监管合规风控、交易费用、优化求解以及阿尔法信号。权益基金特性方面，统计发现基金换手与基金规模、投资方法、投资风格和市场环境存在明显关联。

组合换手影响根源

在众多影响因素

摘要

2008年金融危机的爆发，使得风险均衡的理念迅速在资产管理实务界流行开来。那些致力于通过分散化投资来获取绝对收益的基金经理，纷纷将其作为资产配置的核心方案。但是，诸多实际案例也发现，纯粹的、不加任何杠杆的风险均衡策略很难产生具有吸引力的收益表现。为此，越来越多的研究者试图在经典的风险均衡策略中加入一些主动的管理，本文也是其中的一个尝试。首先，通过风险均衡策略给出中性配置，随后在相对中性组合一定跟踪误差的约束下，采用Black-Litterman模型完成资产配置。

风险均衡（Risk Parity）策略

首先，本文以国内资产的例子分析风险均衡组合的特征。为了和传统的分散化

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