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。
如何对1-3日内上涨的股票进行标注
问题
freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?
视频回放
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策略源码
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更新时间：2024-05-21 09:10
多因子选股策略-股票日频
更新时间：2024-05-20 10:04
【历史文档】大家帮我看看是咋回事，回测数据交易有问题
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更新时间：2024-05-20 08:29
用线性-回归算法实现A股股票选股
更新
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新版数据平
更新时间：2024-05-20 07:17
强化学习在金融市场中的应用（上）
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更新时间：2024-05-20 06:33
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
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[ht
更新时间：2024-05-20 06:21
基金双均线策略
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以双均线策略为例，采用新的DataSource接口实现基金数据的读取及策略回测
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更新时间：2024-05-20 06:13
用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股
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更新时间：2024-05-20 02:15
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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更新时间：2024-05-20 01:07
用StockRanker算法实现A股股票选股
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更新时间：2024-05-20 00:50
DQN个股择时策略研究
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导语
本文主要分享一个基于Deep Q Network的对于个股的择时策略
算法简介
DQN与Q-Learning
本文主要使用的是Deep Q Network。DQN是强化学习的一种方法，结合了Q-learning和深度学习神经网络。
Q-learning是用一张表来记录各个状态下的各个行为的q值，它能记录的状态
更新时间：2024-05-20 00:40
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
用随机森林-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：2024-05-17 06:42
主动投资管理之信息率
更新时间：2024-05-17 06:27
深度学习量化交易模型
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更新时间：2024-05-17 03:49
深度学习在期货高频上的应用示例
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更新时间：2024-05-17 02:54
StockRanker多因子选股策略
更新时间：2024-05-17 02:33
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
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
更新时间：2024-05-17 01:13
小市值策略变形记
适用于AIStudio3.0.0的版本:
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{{membership}}
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更新时间：2024-05-16 09:15
组合优化概述
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更新时间：2024-05-16 06:35
【历史文档】策略回测-策略回测结果指标详解
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更新时间：2024-05-16 02:47
【历史文档】策略示例-基金传统策略
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更新时间：2024-05-16 02:32
【历史文档】策略示例-基金策略
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更新时间：2024-05-16 02:29