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从金融史维度审视,投资的核心并非短期市场波动的博弈,而是基于经济规律与资产属性的资本跨期配置。其本质是在不确定性环境中,通过对资产内在价值与风险收益特征的判断,构建能够抵御周期冲击、实现财富保值增值的系统性方案。无论是1929年大萧条时期的资产价格崩塌,还是2008年全球金融危机后的流动性枯竭,亦或是2020年疫情冲击下的市场恐慌,历史反复证明:脱离风险控制的收益追求终将陷入困境,而忽视价值本质的短期投机也难以持续。
投资的底层逻辑始终围绕两大核心命题展开:一是如何识别资产的长
更新时间:2025-10-17 11:46
本策略通过 “原始海龟的趋势内核 + ETF 的工具优势 + 多层风控的安全垫”,实现了 “风险可控下的趋势收益”。
ETF 海龟策略的 “灵魂” 源于 1983 年理查德・丹尼斯的 “海龟实验”。要理解 ETF 海龟,要先理解原始海龟的 4 大核心规则 —— 这是所有趋势策略的 “底层密码”。
更新时间:2025-09-10 09:38
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更新时间:2025-09-10 09:27
(1)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)
衰退阶段指 GDP 负增长、消费和投资下降、企业利润下滑、失业上升的时期。
宏观状态 | 特征 | 股票表现 | 债券表现 | 黄金表现 | 大宗商品表现 | 投资配置逻辑 |
---|---|---|---|---|---|---|
经济增长(Growth) | GDP 增长率较 |
更新时间:2025-09-08 09:11
更新时间:2025-09-04 08:52
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相对动量:在候选标的池中,选择过去表现最强的ETF
 Sharpe Ratio(夏普比率)
定义:夏普比率是衡量投资回报与风险的比值,反映单位风险所获得的超额收益。\n公式为:
其中:
将日频数据年化时:
,核心是 “底仓打底 + 波段加仓”,用 KDJ 的 K 值判断买卖信号,完全不搞复杂公式,逻辑一眼看懂:
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更新时间:2025-08-20 07:13
行业轮动策略是一种量化交易策略,旨在通过在不同行业之间进行资金分配,捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出,经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业,因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整,那会取得还不错的投资效果。与单纯持有某个行业或个股相比,行业轮动策略通过分散投资风险,提高了组合的抗风险能力,并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。
本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来,策略链接为:<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I
更新时间:2025-08-18 08:39
市销率和股息收益率加入过滤条件,并把股息收益率加放权重,情况改善很多
感悟:随着市场上机构比重的增加,对基本面也有了很多的要求。
https://bigquant.com/codesharev3/946edaf7-9ac0-4bb9-8386-b970a5755f8b
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更新时间:2025-08-16 10:02
在这篇文章中,我们将探讨大型语言模型(LLM)在金融领域的应用,涵盖以下主题:
我们将展示如何将LLM与OpenAI API和Python等工具结合使用,以简化生成主题投资组合和分析趋势等流程,从而做出更明智的投资决策。
如果你对以下内容感兴趣,那么这篇博客适合你:
更新时间:2025-08-07 09:44
感想:1、好难。 2、单纯看夏普能看,要平衡回撤就更难了。 3、从这个周期看小市值长期有效。4、如果能有方法识别出失效时间区间关闭策略使用就更好了,期待老师教学。\n
https://bigquant.com/codesharev3/6ad19dbe-6461-4d4e-9362-32f6881c0481
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更新时间:2025-07-30 09:18
主力资金流向策略以捕捉市场资金动态和短期趋势为核心,在量化交易中展现出独特的实战价值。从逻辑层面来看,主力资金作为市场中的 “聪明钱”,其流向往往反映了机构投资者对股票的价值判断与预期。当主力资金持续流入某只股票时,通常意味着企业基本面得到认可、潜在利好预期或存在价值低估空间,股价也更易获得向上的推动力;同时,资金的集中流入会形成市场关注焦点,吸引跟风盘入场,进一步强化股价的上涨趋势。从市场表现观察,在市场上涨阶段,主力资金流入明显的股票通常是领涨先锋,能够快速积累收益;在震荡行情中,这些股票也因资金的支撑而具备更强的抗跌性;即便在市场下跌阶段,若某股票仍有主力资
更新时间:2025-07-11 02:55
BigQuant AI Platform deep learning models(BigQuant AI量化平台深度学习模型库)。
bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库,集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。
我们用PyTorch封装了AI量化研究中常用的深度学习模型,包含DNN、1DCNN、LSTM和Transformer等,并持续更新。
平台用户可以用简单的方式调用经过大量实践检验的AI能力,赋能AI量化投资。
import toch
impo
更新时间:2025-06-02 07:02
从常规思路分析,高收益策略需要,抓近期热门策略,波动大,才有机会产生高收益,但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效,所以,在选定近期热门票的基础上,需要在不同的市场行情下,选用不同的选股逻辑去应对。
步骤:
一、定义表达市场情绪方面的因子,如:
#当天涨停数比例
group_sum(date,where(price_limit_status_03,1,0))/mean(group_sum(date,where(price_limit_status_03,1,0)),180)
#当天上涨家数/下跌家数
group_sum(date,where(return_0>
更新时间:2025-05-08 13:15
更新时间:2025-05-07 03:34
扛住市场大回撤,稳健红利因子
这个年化**23%**的红利单因子策略,从2020年到现在经历过几次市场大回撤,他的表现依然稳健!
红利因子在量化投资中是一个重要的投资策略,主要关注的是公司向股东支付的红利。简单来说,红利因子就是衡量一家公司股票的红利收益率的方法。
你把钱存进银行,银行会给你利息。这就像公司把利润的一部分分发给股东,股东通过持有股票来获得这些分红。
红利因子就是用来评估这些“利息”(即红利)对于股票投资者的重要性。
假设你有两个朋友:小明和小华。
更新时间:2025-04-21 10:02
行业轮动策略是一种量化交易策略,旨在通过在不同行业之间进行资金分配,捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出,经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业,因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整,那会取得还不错的投资效果。与单纯持有某个行业或个股相比,行业轮动策略通过分散投资风险,提高了组合的抗风险能力,并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。
本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来,策略链接为:<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I
更新时间:2025-04-20 03:29
洞见未来·智胜市场
关税冲击下的股市,危中有机,如何破局?瞬息万变的市场中,如何用数据捕捉机会?如何通过量化策略实现超额收益?
本次Meetup聚焦:热点分析+行情复盘+策略分享,助您穿透市场迷雾,掌握量化投资的核心逻辑。
以下为本期Meetup视频回放与相关资料代码(需平台Pro/PLUS会员可查看)
还不是会员?点此开通Pro会员:https://bigquant.com/spro
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点击此处查看本期[《洞见未来·智胜市场——关税冲击下的股市,危中有机,如何破局?》视频回放](https://bigquant.com/college/cours
更新时间:2025-04-15 07:19
81st Meetup 直播答疑, 10月17日 19:00 B站直播解答
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提问:咱们IC值的计算,是不能自己设计y是多久的收益率么?就是可以更改y值么?
回答:可以。
https://bigquant.com/codesharev3/e84b5367-4dd3-4885-a3b9-fa4b55670820
提问:请问模型法和打分法在哪里可以找到,怎么做呢?
回答:模版策略就是了。
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更新时间:2025-04-15 07:19
Q1:A股轮动很快,有没有行业,概念板块的行情数据?资金,成交量,市值等方面的数据,便于跟踪轮动
https://www.bilibili.com/video/BV1eT4y117cS?share%5Fsource=copy%5Fweb
[https://bigquant.com/codesharev2/96bad7bf-eba9-4c12-a438-39c980d76702](https://bigquan
更新时间:2025-04-15 07:19
更新时间:2025-04-15 07:19
更新时间:2025-04-15 07:19
更新时间:2025-04-15 07:19
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