夏普比率
夏普比率（Sharpe Ratio）是金融领域中用于衡量投资风险调整后表现的重要指标。它由威廉·夏普于1966年提出，用于量化投资者在承担每单位风险时所获得的超额回报率。夏普比率的计算公式为（回报率 – 无风险利率）/ 标准差，其中，回报率表示资产的平均收益，无风险利率通常与国债收益率相近，而标准差则代表资产收益的波动性或风险。 夏普比率越高，说明在相同风险水平下，投资策略所获得的回报越高，反之则越低。此指标不仅为投资者提供了一个量化工具来评估投资组合的风险与回报之间的平衡关系，还有助于比较不同资产或策略之间的性能。因此，夏普比率在金融决策、资产配置和绩效评估等方面具有广泛应用。
Alpha系列-因子模型
更新时间：2024-06-11 02:40
从均值方差到有效前沿
更新时间：2024-06-11 02:38
主动投资管理定律（基本篇）
更新时间：2024-06-11 02:38
因子构建
更新时间：2024-06-07 10:55
Alpha策略
更新
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新版数据平
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回测引擎常用功能示例
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因子分析测试
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7月30日Meetup 模板案例：
策略案例
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更新时间：2024-06-07 10:55
一阳穿多线策略的因子描述-滚动训练
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策略案例
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更新时间：2024-06-07 10:55
超参寻优调参顺序
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
单因子分析（案例代码）
旧版声明
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策略案例
[https://bigquant
更新时间：2024-06-07 10:55
构建日历周线级别因子
更新时间：2024-06-07 10:55
上涨和下跌预测的stockranker模型组合（买入）
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https://bigquant.com/experimentshare/1c44e0bf56db424d8f2a5e617759a300
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更新时间：2024-06-07 10:55
三因子线性模型（包含滚动训练）
更新时间：2024-06-07 10:55
如何获取策略模拟资金曲线信息 ，再反向输出集成策略？
问题
如何获取策略模拟资金曲线信息 ，再反向输出集成策略？
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1wR4y1C7ZT/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973
策略源码
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更新时间：2024-06-07 10:55
如何根据夏普比率变化或收益曲线斜率动态调整策略仓位？
问题
如何根据夏普比率变化或收益曲线斜率动态调整策略仓位？
解答
在长时间运行一些策略后发现，策略某段时间效果不好，但过段时间又起来了，以前按照每个策略的夏普比率大小，对多个策略进行动态仓位分配，发现很滞后，效果不好。能否按照每个策略夏普比率的变化率或者收益曲线的斜率，来给多个策略动态的分配不同的仓位，实现快速应对市场变化，如何操作。
见文章：基于资产配置的视角的个人理财
视频
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更新时间：2024-06-07 10:55
当资金容量大于某个量级时，票数随着增加
问题
策略设置为隔天买，票数1只，全仓买卖， 回测时发现，当策略夏普比率好时，随着盈利后资金容量越大，仓位会越来越小，能否通过代码实现，当资金容量大于某个量级时，票数随着增加。如100万买1只，200万买2只，300万买3只。
视频
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策略源码
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更新时间：2024-06-07 10:55
如何利用滚动回测进行策略开发和因子挖掘？
问题
视频
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更新时间：2024-06-07 10:55
组合策略中如何读取单个策略夏普比例进行调仓
问题
在组合策略中，有没有办法读取 单个策略的当前夏普比率 对组合策略进行调仓?保持让每期调仓的时候选择夏普比率最高的那个策略进行下单?
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Ug411M7iz?p=5&share_source=copy_web
策略源码
更新时间：2024-06-07 10:55
特征取分位数据
更新时间：2024-06-07 10:55
三因子加工
更新时间：2024-06-07 10:55
另类标签(calmar)选股模型
更新时间：2024-06-07 10:55
参数寻优获得/夏普信息比/最大回撤/胜率-2
更新时间：2024-06-07 10:55
夏普比率公式及使用技巧（含Python代码）
夏普比率（Sharpe Ratio）是衡量投资表现的一个指标，它通过比较投资的超额回报与其承担的风险来评估投资的性价比。由诺贝尔奖获得者威廉·夏普提出，是风险调整后的回报的一种度量。
通过BigQuant量化平台的金融市场数据因子以及AI量化策略平台（PC端），可以验证夏普比率因子组成的AI量化策略有效性。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=8df056d7
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