风险控制
在金融领域，风险控制被视为核心业务战略之一，旨在最大限度地降低因市场变动、欺诈行为、管理失误或其他不可预见事件导致的资产损失。这一过程首先通过全面的风险识别和评估来实施，然后运用先进的统计模型，合理地定量分析不同类型的金融风险，这些类型的风险涵盖了市场风险、操作风险、信用风险和流动性风险等。通过连续的风险监控和报告制度，金融机构能够及时调整其风险管理策略，以应对瞬息万变的市场环境和潜在的威胁。因此，有效的风险控制不仅保护了公司的资产和收益，还增强了投资者信心，确保了金融体系的稳健运行。
149-破净股策略
策略概述
本策略基于破净股的投资思想，主要通过筛选股价低于公司每股净资产的股票，来寻找市场中被低估的投资机会。破净股通常由于市场情绪、短期波动等因素被低估，但从长期来看，这类股票的内在价值往往会被市场重新认识并反映在价格上。策略通过剔除高风险和财务不稳定的股票，专注于那些具备稳健基本面且有较大反弹潜力的公司，旨在构建一个具备长期价值回归潜力的股票组合，符合稳健的价值投资理念。
因子介绍:
- 总市值（total_market_cap）: 该因子用于衡量公司的整体规模，是衡量公司在资本市场上影响力的重要指标之一。通常市值较大的公司具有较强的市场稳定性和抗风险能力，因此
更新时间：2024-09-26 07:49
116-质量投资策略
策略介绍
该策略是一个质量投资策略，即基于公司质量指标选择股票
在这里，我们将质量因子（score）定义为盈利能力（Profitability） + 成长性（Growth） + 安全性（Safety）
- 盈利能力指标由资产毛利率GPOA，ROE，ROA，资产流动资金比CFOA，毛利率GMAR，应计项目情况ACC组成
- 成长性指标包含ROE同比增长、每股收益同比增长、毛利润同比增长、经营活动产生的现金流同比增长
- 安全性由中证1000指数的22日BETA系数、杠杆组成
策略流程
1.股票池过滤：剔除ST、退市、停牌股、北交所股票
2.筛选条件：上市天数大于270
更新时间：2024-08-22 02:26
处理持仓中的ST和退市股
导语
主要思想：对已有的持仓和要买入的股票名称每天判断是否含有ST或退，并及时卖出/阻止买入
步骤
- 增加M9、M10提取股票名称传入回测引擎；
- K线处理函数把当日持仓数据连接上传入的股票名称；
- 在调仓时先判断卖出ST、退市股；
- 正常处理调仓，判断是否重复卖出；
策略源码
[https://bigquant.com/codesharev2/a4e5d08b-183d-4e4b-9acc-e4f44eb1605b](https://bigquant.com/codesharev2/a4e5d08b-183d-4e4b-9acc-e4f44eb160
更新时间：2024-06-12 02:55
Dai读取高频因子构建一个简单多因子策略
更新时间：2024-05-27 07:39
一字涨停策略简单实现
更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-23 07:20
ROE策略
策略介绍
本文将介绍经典的ROE策略，并通过编写简单的策略示例进行回测。
ROE策略是一种常用的财务分析和投资策略，特别在股票投资领域。它主要基于公司股本回报率的高低来评估和选择投资对象。
高ROE公司通常具有较强的盈利能力：
- 高ROE表明公司能以较少的股东权益产生更多的利润，意味着公司经营效率高，盈利能力强。
高ROE公司通常具有良好的管理和业务模式：
- 高ROE通常反映了公司管理层的优良管理能力和成功的业务模式，使得公司在竞争中具备优势。
高ROE公司通常具有较高的股东回报：
- 因为高ROE代表公司可以用股东的投入资金获得更高的收益，这
更新时间：2024-05-22 08:29
设定以策略的最大可回撤空间来控制开仓的仓位
更新时间：2024-05-21 07:51
早盘买卖
更新时间：2024-05-20 06:15
用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股
更新
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更新时间：2024-05-20 02:15
【风控-仓位管理】究竟是满仓搜哈一夜暴富？还是猥琐发育更聪明？
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更新时间：2024-05-20 02:08
DQN个股择时策略研究
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
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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
指定低于开盘价2%买入的双均线策略
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https://bigquant.com/wiki/doc/124-exuI9VGX1a
https://bigquant.com/wiki/doc/5z66yer5ym5z2h57q562w55wl-F6yoWKprOq
本策略主要分享如何以指定
更新时间：2024-05-17 10:21
StockRanker选股+随机森林大盘风控
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更新时间：2024-05-17 07:25
用随机森林-分类算法实现A股股票选股
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更新时间：2024-05-17 06:42
lstm+cnn+A股去ST+大盘风控
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更新时间：2024-05-17 03:48
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
分钟数据获取
策略案例
AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:
https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6i635yw-6fK4a8ZOZx
[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6
更新时间：2024-05-17 01:13
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
计算股票高低位
更新时间：2024-05-16 06:36
【历史文档】策略回测-回测模块详解
更新
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更新时间：2024-05-16 02:44
【历史文档】策略回测-日频回测(Trade)
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更新时间：2024-05-16 02:44
【历史文档】策略示例-可转债AI策略
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更新时间：2024-05-16 02:35
【历史文档】策略示例-用梯度提升树回归算法实现A股股票选股
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更新时间：2024-05-16 02:00
【历史文档】策略示例-基于StockRanker的AI量化选股策略
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更新时间：2024-05-16 01:59
【历史文档】策略-熟练掌握工作流
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更新时间：2024-05-16 01:51