导语

机器学习已经成为量化策略设计中的一大利器，了解各种机器学习算法的原理、特点、优劣，对于量化建模有着极大的帮助。因此，本系列【专题研究】介绍几种在资本市场中非常流行的机器学习算法及其在选股方面的相应应用，希望能对大家有所帮助。

随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成

阿隆指标由两条线组成：阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aro

顶级交易者喜欢把布林带（Bollinger Bands，简称BBAN

AI量化重要指标包括：

ADX（平均方向性指数）；布林带（Bollinger Bands，简称BBANDS）；MACD（Moving Average Convergence Divergence）；

CCI（商品渠道指数）；阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aroon Down）；ATR指

MACD（Moving Average Convergence Div

MACD（Moving Average Convergence Divergence）是一种用于技术分析的趋势跟踪动量指标，它显示了两个不同时间长度的移动平均线之间的关系。MACD 主要用于识别资产价格的动量方向和强度、趋势的反转以及潜在的买入或卖出机会。

计算公式

MACD 由

收益率（Return）是衡量投资价值随时间变化的百分比。它是一个基本的财务指标，用于评估资产或投资组合在一定时期内的表现。收益率可以基于过去（历史收益率）或预期（预期收益率）来计算。

年化收益率（Annualized Return）是将投资在不同时间段内的收益率调整为一年的标准时间长度，从而使得不

（包含移动平均线公式及Python代码）

移动平均线（Moving Averages）是一种分析金融时间序列数据的基本工具，用于平滑价格数据以识别趋势。移动平均线主要有两种类型：简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。

[BigQuant](https://bigquant.

换手率（Turnover）通常用于描述股票或其他证券在特定时间内的交易活跃程度。金融市场中，换手率可用于衡量股票的流动性，即股票在市场上买卖的频率和容易程度。

BigQuant的[金融市场数据因子平台](https://bigquant.com/d

贝塔系数（Beta）是衡量一项投资相对于整体市场波动的指标。它是资本资产定价模型（CAPM）的关键组成部分，用于计算资产的预期回报和风险。贝塔系数反映了个别股票或投资组合相对于市场基准（如标准普尔500指数）的波动性。

BigQuant的[金融市场

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

阿尔法（Alpha）是衡量投资表现的金融指标，用于评估一项投资的表现是否超过了市场基准。在投资管理中，阿尔法代表了在考虑了市场波动性和投资风险后，投资相对于基准指数（如标准普尔500指数）的超额回报。BigQuant的[金融市场数据因子平台](htt

波动率（Volatility）是金融市场中用于衡量资产价格随时间变化的程度。波动率越高，表示资产价格的变动幅度越大，风险也越高。在股票市场中，波动率通常以历史波动率（基于过去的价格变动）或隐含波动率（基于期权定价）来衡量。

BigQuant的[金融

净资产收益率（Return on Equity，简称 ROE）是一种衡量公司盈利能力的财务指标，用来评估公司管理层使用股东资本的效率。

ROE可以表示公司能够从每单位股东权益中创造多少利润。

BigQuant的[金融市场数据因子平台](https

市盈率（Price-to-Earnings Ratio，简称 P/E Ratio）是一种评估公司股价相对于其每股盈利（EPS）的指标。它是投资者用来衡量股票投资价值和评估公司股价是否被高估或低估的常用工具。

BigQuant的[金融市场数据因子平台

布林带指标（Bollinger Bands，缩写BOLL）是一种流行的技术分析工具，由约翰·布林格（John Bollinger）在1980年代发明。

布林带主要用于评估股票或其他金融资产的价格波动性和市场趋势。一般由三条线组成：一个中间带（移动平均线）和两个外带（标准差带）。

[Big

（含相对强弱指数公式、使用技巧、Python代码、回测平台）

相对强弱指数（Relative Strength Index，RSI）是一种动量指标，用于分析股票的价格走势，以确定过度买入或过度卖出的条件。它是通过比较最近期间内的平均收益和平均损失来计算的。

[BigQuant](http

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

[五因子模型是哪五个因子](https://bigquant.com/w

5大散户亏钱原因详解！总共25条，看看中了多少条！

BigQuant.com是适合散户并以AI人工智能为核心的量化开发平台，为量化投资宽客提供机器学习AI技术、量化金融数据、精准回测、量化因子等，去除人为情感，做到理性投资。

1、信息不对称

散户通常无法获取与机构投资者相同的信

在这个数据驱动的时代，量化交易不仅是金融领域的革命，更是智慧投资的未来。

通过精确的数学模型和强大的算法，洞察市场动态，捕捉那些传统交易方法难以觉察的盈利机会。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=ef5c61b3-4866-423a-acd2-7add

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​ )

量化投资是指使用数学模型、统计分析和计算机算法来指导投资决策的方法。

这种方法试图通过消除人为情感和直觉的影响，以客观和系统的方式分析市场和价值。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=b41727f5-1662-4788-80bc-955ec1b35f8

**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用

多因子选股模型涉及将多个指标（或“因子”）组合起来，用以评估股票的潜在回报与风险。这些因子通常包括但不限于价值、动量、规模、质量、波动性和股息收益等。接下来，将详细解释一些常见的多因子模型指标公式，并用数据示例来说明它们如何工作。

![多因子选股模型概念](/wiki/api/attachmen

AI选股概念

AI选股是指使用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，来分析大量金融数据，识别市场趋势，预测股价变动，并据此提出买卖建议的过程。它通过算法自动处理和解析历史数据、新闻报道、财务报表等，以揭示股市的潜在规律。

![](/wiki/api/attachments.r