在外汇量化策略研发过程中，我经常会思考一个核心问题：如何让模型和策略真正跟上汇率高频波动，让回测更贴近实盘环境？ 这也是我在搭建交易系统时，最关注的数据层问题。

在长期的策略开发与回测实践中，我深刻体会到，传统的数据获取方式已经很难满足现代量化研究的要求。无论是短线策略、均值回归模型，还是

周六早上醒来，James Simons（西蒙斯）辞

在投资的世界里，我们每个人都想找到那些未来能够持续上涨的好公司。这就像是在成千上万的学生里，找到那些未来能考上清华北大的“好苗子”。但问题是，标准是什么？是成绩好？是进步快？还是个子高？

在[量化投资](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=26904

这几年炒股，你被**[量化交易](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=268118606&content_type=Article&match_order=1&q=%E9%87%8F%E5%8C%96%E4%BA%A4%E6%98%93&zhida

没错，从1980年到2005间，S&P指数是有阿尔法的，不管是用Fama-French三因子模型还是Carhart四因子模型来做收益评估。长久以来，S&P 500指数一直被视为最常见的market portfolio（市场投资组合），而market factor([市场因子](https://zhi

首先，预测中国[量化投资](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=253957252&content_type=Article&match_order=1&q=%E9%87%8F%E5%8C%96%E6%8A%95%E8%B5%84&zhida_sour

==Alpha因子==

我们先解释一下 Alpha 因子，再整体理解量化交易。

在金融行业，“Alpha 因子（Alpha Factor）”是量化投资和资产管理中最核心、最神秘、也是最受追逐的概念之一。它代表着一个交易策略能够战胜市场平均回报（即“超额收益”）的那部分能力。下面我们从

量化交易就是”用数学和代码做交易”。价格、收益、风险、回撤……在数学里都可以被抽象成变量和公式。本质上，我们就是在处理一串随机数（收益序列），用统计和概率的工具去度量”好不好”“稳不稳”。

本文将系统介绍量化交易中常用的数学公式和指标，包括：[夏普比率](https://zhida.zhihu

1. 策略概览

本策略属于中频多因子选股：使用价值、成长、质量、动量、波动/交易特征、规模等共 18 个因子构建特征，在滚动训练窗口（240 交易日）内训练 ElasticNet 模型，预测未来 20 个交易日收益的横截面排名（rank），并在每个调仓日选取 Top 30 股

1、从“科技英雄”到“量化镰刀”的争议漩涡

最近，幻方量化的老板、DeepSeek 的创始人梁文锋，在舆论场上坐了一趟过山车。

几个月前，他是“全村的希望”，是以一己之力硬刚硅谷巨头的“科技英雄”；几个月后，伴随着 A 股市场的震荡，他被推上了审判席，被指责为“量化镰刀”，是割

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在此填入webhook和加签，格式如下：\n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id

一、初步了解BigQuant平台

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1. 注册并登录BigQuant账号
2. 了解BigQuant基础界面：Quant Agent、AI Studio、知识库、AI策略广场等等
3. 数据覆盖：了解平台提供的数据种类、历史长度与可用频率。常用数据表举例：
   • 股票后

1. 策略概览

本策略是一套A股量化多因子选股方案：在沪深300与中证500成分范围内，先进行可交易性与基础质量过滤，再使用多个具备明确经济含义的因子构建特征，采用滚动训练的 Lasso 回归模型预测未来10个交易日收益，并据此排序选择Top股票构建组合，按固定节奏调仓。

1. 策略概览

本策略面向 A 股沪深300成分股，采用多因子选股 + 指数增强思路：每次调仓前都用过去一段训练窗口的历史数据，重新训练因子权重，目标是让组合信号的 ICIR（Information Coefficient Information Ratio）最大化，从而得到

1.市场观察和机会发现

许多投资者热衷追逐热门概念，像曾火爆的新能源汽车概念，行业利好时股价飙升，吸引大量资金买入。但市场多变，热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略，每日调仓，初期有涨幅，随后收益震荡下行，到2024年9月收益低至-50%左右，最大回撤超55%。

前面我们已经学习过了机器学习的树模型和神经网络模型，这些都是量化选股的主流模型。但是在监督学习中，还有一种很主流的学习方式，即支持向量机，本文则是基于支持向量回归模型开发的选股策略。

一、支持向量机

支持向量机（SVM）是应用最广泛的机器学习方法之一。在20世纪90年代，传统神经网络

一、Transformer模型

Transformer最初发布是用于时序任务和NLP任务，在近年来也有不少Transformer在CV应用比较出色的研究，我们有理由相信Transformer也可以应用于量化投资领域。

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到

在日常投研里，SQL 擅长数据读写与过滤，但在复杂计算上可用算子有限；Python 则拥有 numpy/scipy/pandas 等丰富工具，但一旦离开 SQL 查询链路，就容易出现“先拉数据 → 再本地算 → 再落表/再 join”的低效流程。\n因此我们需要一种方式：**保留 SQL 的

一、以随机游走的眼光来看待趋势

传统的轮动趋势预测是去找到尽量精确的方法预测接下来一期的相对收益，本文我们尝试换一种角度，从随机性的概率角度来理解长期趋势的形成与切换。

一般理解的趋势延续是需要收益率的自相关性的，即过去好则未来好，这是动量的视角。但从随机游走的角度来说，趋势的产生

一、随机森林（Random Forest）

集成学习方法（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，旨在通过组合多个基本模型（弱学习器或基学习器）的预测来提高整体性能和泛化能力。集成学习的核心思想是，通过结合多个模型的意见和决策，可以减少单个模型的误差，并在各种不同情况下

在投资领域，指数增强策略作为被动投资与主动投资的有机结合体，既延续了指数基金对基准的紧密跟踪，又通过主动管理寻求超额收益，成为市场中备受关注的投资方向。如今量化方法已经成为指数增强的主流选择，其中多因子模型应用广泛，但随着金融数据的爆发式增长和算法技术的迭代，深度学习凭借其强大的特征挖掘与非线性拟合

1. 策略概述

本策略属于多因子选股 + 动态因子权重框架。核心思想是：

• 同一时间，不同因子对未来收益的预测能力会变化；
• 用历史“因子-未来收益”的相关性（IC）衡量因子有效性；
• 用 IC 的稳定性（ICIR = IC均值 / IC标准差）决定因子权重；
• 将多个因子

1. 市场观察和机会发现

很多“纯小盘”或“纯价值”策略容易遇到两类问题：\n1）价值陷阱：估值便宜但基本面变差，股价继续下跌；\n2）行业偏置：长期收益其实来自行业押注（例如价值偏金融/周期），一旦行业风格切换，策略波动放大。

因此更实用的思路是：

用**质量因

一、深度学习

深度学习是机器学习的一个重要分支，其本质是通过层级化的神经网络结构自动学习数据的多层级表征，从而挖掘数据背后的复杂规律。与传统机器学习依赖人工特征工程不同，深度学习实现了端到端的特征学习，能够从原始数据中自主提取从低级到高级的抽象特征，这一特性使其在金融、

0. 策略名词解释

（1）StockRanker模型 (LightGBM Ranker模型)

StockRanker 在bigquant平台支持排序、回归、二分类、log loss四种算法。而在排序算法中: 使用 LightGBM 提供的排序模型（LightGBM Ranker