时间：2020 年 07 月 30 日

分析师：冯佳睿 袁林青 姚石 罗蕾 余浩淼

摘要

高频行情数据蕴含丰富的信息，但市场上少有对此类数据的特征及如何应用的详细介绍。本文从高频行情数据的组成和结构出发，系统整理了十几个既有经济学逻辑， 又表现良好的因子，并通过多因子指数增强模型展现其实

模拟交易功能是BigQuant特有的量化服务，可以根据用户的策略每日为用户通过手机，email等途径推送信号。

在进行模拟交易信号接收之前需要确保以下几点。

1.账户更新余额充足（如更新数据需要大于1C的资源）

2.已经有一个成功回测的策略。

具体模拟交易提交步骤如下

1.完

引言

资本资产定价模型（CAPM）长时间以来是资产定价的第一范式，它在一系列假设基础上认为资产的期望收益率由无风险利率和其承担的风险溢价所决定。但是，自20世纪70年代以来，学者们逐渐发现按照某种风格交易股票能够战胜市场，比如：Basu（1977）发现的盈利市值比（EP）效应和Banz（19

DataSource

DataSource是bigmodule原生支持的一种泛用数据类型，在底层实现了许多优化机制，以确保数据准确、安全、便捷地传输和使用是。

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导入DataSource

DataSource相关的方法和属性，定义在库 dai 中，通过以下代

原文标题：The Journal of Portfolio Management Multi-Asset Special Issue

2021 3.29

作者：Olivier Schmid 、Patrick Wirth

标题：Optimal Allocation to Time-Series

回测绩效

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定义

可转债全称为可转换债券，指债券持有人可按照发行时约定的价格将债券转换成公司的普通股票的债券，如果债券持有人不

在我们找到一堆因子后，下一步就是把这些因子打好标，丢入模型，让模型去寻找因子和标签的映射规律。

标签就是你要解决的问题，标签应该是和因子强相关的。随意的打标会增加模型预测的难度，而过于傻瓜的打标会限制因子的发挥。

普遍做法：n个周期后的收益率作为标签

普遍做法是用n个周期后的收益率作为标

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

<https://b

BigModule

bigmodule模块是由Python语言编写的，主要是在可视化线性策略中使用的可视化部件，可以将繁杂的代码进行封装，而只把输入和输出暴露给使用者，这样用户就无需关心模块的内部实现，而只需提供相应的数据，便可以获得想要的结果。

由此一来，大大降低

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在

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• 投资组合管理
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因子原理

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我们今天来探讨一下如何利用“过去20日收盘价”这个因子

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回测交易达到卖出条件时卖出全部持仓股票，但模拟交易并不是全部卖出是什么原因？

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https://bigquant.com/codesharev3/baee905f-a8b7-44c8-84c7-6bd0639c501e

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策略介绍

菲阿里四价指的是：昨日高点、昨日低点、昨天收盘、今天开盘四个价格。 菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨，昨日低点为下轨。当价格突破上轨时，买入开仓；当价格突破下轨时，卖出开仓。

策略流程

1. 筛选条件：菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨，昨日低

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