策略分享-时间序列分析风格判断
《韩非子 · 五蠹》有言:“世异则事异,事异则备变”。
我们过去的策略对市场风格进行判断时,除了一些绝对化标准的方法,还介绍过用机器学习算法来学习市场风格变化的模式。但是,如果将这种风格判断应用在一些中短期策略上,可能会带来以下的问题:
(1)A 股短期波动中,突发消息(如政策微调、资
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我们过去的策略对市场风格进行判断时,除了一些绝对化标准的方法,还介绍过用机器学习算法来学习市场风格变化的模式。但是,如果将这种风格判断应用在一些中短期策略上,可能会带来以下的问题:
(1)A 股短期波动中,突发消息(如政策微调、资
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主力指的是大单和超大单之和,股票大小单主要是指买卖股票的单笔成交数量或金额,大单指的是股票市场中成交量为10-50万股,或者成交金额在20-100万元之间的交易;超大单指的是成交量大于等于50万股,或者成交金额大于等于100万元。这类交易通常由大型机构或
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在股票市场里,大部分投资者都习惯盯着价格的涨跌,希望抓住下一次爆发带来的快速收益。但如果把时间尺度拉长,你会发现另一条更朴素、也更稳定的收益之路——来自企业真实赚到的钱,也就是股息。
股息率策略的逻辑并不神秘,却极其扎实:当一
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WFA(Walk-Forward Analysis)即滚动前向分析,是一种动态回测方法,它模拟“
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**策略目标:选取未来有较高稳定长期增长可能的股票,进行定期轮动,期望捕捉稳定增长,控制最大回撤。选择营业成本低、运营高效,且营业收入持续增长、发展态势良好的公司;同时要求资产负债率合理,确保财务稳健、风险可控;再结合低估值指标,挖掘被市场低估、具有价值潜力的股
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(1)交易计划生成:先通过历史数据统计 “价格突破事件”(上涨或下跌达到阈值)的频率,再根据近期事件中上涨 / 下跌的比例,生成未来一段时间的多空交易计划。
(2)马丁格尔加仓机制:持仓时若未达止盈但触发止损,在最大加仓次数内按倍数加仓以摊薄成本,若超过最大次数则止损离场。
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今天我们理解一个因子——市盈率。简单来说,它是股价和每股收益的比值!比如,某家公司的股价是20元,每股收益是1元,那么它的市盈率就是20倍!这就意味着,你愿意花20元来获取公司1元的收益。
市盈率的计算公式如下:
P/E Ratio = Price_per_Share/
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XGBoost 是一种基于梯度提升树(Gradient Boosted Trees)的高效机器学习算法,常用于排序、分类、回归等任务,在bigquant平台上只用于排序任务,主要有三种:排序学习(NDCG); 排序学习(Rankne
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过度反应是由投资决策者在不确定条件下系统性心理认知偏差造成的,投资者面对突然的或未预期到的事件时,倾向于过度重视眼前的信息并轻视以往的信息,从而引起股价的超涨或者超跌,等到投资者理解了事件的实际意义,股价的超涨超跌就会反转,最终恢复到理性的
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过去 10 年,中小盘股的收益其实更有优势。
以中证 1000 指数(中小盘股的核心代表)和沪深 300 指数(大盘股代表)为例,2014 年到 2024 年这 10 年间,中证 1000 的年化收益率约 12%,而沪深 300 只有 7% 左右
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我会从 “策略底层逻辑→风格判断原理→多因子选股逻辑→动态风控机制→风险提示与改进方向” 五个维度讲解这个策略
大小市值企业的盈利对经济周期的敏感度完全不同:
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在原来趋势得分因子的基础上,加入了时间的二次项和时间的三角函数项,分别代表趋势强度和趋势波动,并通过岭回归算法计算预测值,算出加强后的拟合优度,从而计算趋势增强因子。
有一个天然优势 ——成长弹性大。从 A 股 2010-2023 年的历史数据来看:
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在量化投资中,组合优化的鲁棒性直接影响策略的实战表现。近期我们对基于 Wasserstein 距离的分布式鲁棒优化(DRO)策略进行了迭代,看似细微的调整背后,其实藏着对组合稳定性和资产适配性的深度考量。下面就来详细说说第二个版本(代码 2)到底改了什么、为什么改以及如何实现的。
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特殊行业市场宽度带来的异象:
当银行、有色金属、煤炭、钢铁四大板块中任意一个进入 “市场宽度 TOP1” 时,A 股行情在 1-2 周内出现显著调整的概率高达 65% 以上
市场宽度是衡量板块内股票整体强势程度的量化指标,一般采用 “20 日均线突破率” 作为核心计算
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定义:回撤是指投资组合或资产从峰值到谷底的最大亏损幅度,用来衡量投资风险。
(1)单期回撤(时点回撤)
在时间 𝑡 ,资产 𝑖 的回撤定义为:
经济增长(Growth)
经济增长阶段指 GDP 增速较高、企业盈利改善、就业上升、通胀温和的时期。
(2)滞涨(Stagflation)
滞涨阶段指经济增长停滞或放缓,同时通胀率高企,股市和企业盈利承压的时期。
(3)衰退(Recession)
衰退阶段
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本策略主要面向A股市场,结合了价值投资,动量效应和风险控制三类因子,通过合理配置多因子进行优选股票池,最终实现中长期稳健超额收益。具体逻辑与每个核心指标/因子的原理、有效性分析如下:
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动量现象已被国内外大量实证研究证明有效:历史上涨较多的股票短中期仍
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本策略深度植根于价值投资的经典理论体系,融合了本杰明・格雷厄姆的 "安全边际" 理念与现代多因子模型的量化方法:
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风险平价是一种资产配置方法,其核心思想是根据各标的的风险水平来分配权重,而不是简单按照资金比例分配。
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