在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影响，因此，对这些因子的深入理解和应用，对于量化投资策略的建立至关重要。

通过量化方法，如统计和数学模型，因子研究可以帮助投资者更好地理解资产的性能和风险，从而优化投资组合，实现风险和回报的平衡。因子研究的结果还可以帮助投资者一定程度上预测未来的市场趋势，从而做出更加科学和理性的投资决策。

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在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影响，因此，对这些因子的深入理解和应用，对于量化投资策略的建立至关重要。

通过量化方法，如统计和数学模型，因子研究可以帮助投资者更好地理解资产的性能和风险，从而优化投资组合，实现风险和回报的平衡。因子研究的结果还可以帮助投资者一定程度上预测未来的市场趋势，从而做出更加科学和理性的投资决策。

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告别赌徒心态

在市场的宏大剧场中，多数投资者扮演的都是悲剧英雄的角色——被希望与恐惧这两种致命缺陷所驱动，追逐着 ephemeral 的收益，最终却往往因一次无法预见的转折而功亏一篑。

如何跳出这个宿命般的循环？近期，笔者有幸与一位被誉为“量化之父863哥”的交易大师进行了一场深度对话，得以一窥其战场检验过的智慧。这并非一场枯燥的学术探讨，而是一位大师带着热情，甚至是一丝恨铁不成钢的无奈，试图纠正他眼中那些日复一日被重复的根本性错误。

本文将从这段对话中，提炼出5个最颠覆认知、也最有价值的交易心法，旨在帮助每一位读者从根本上重塑自己的交易思维，告别赌徒心态，走向真正的战略家

本次直播为你揭秘风险管理：道与术｜从“被动防守”到“主动驾驭”

——破局之道：量化风控的认知升级

🌟 直播亮点：\n1️⃣ 揭秘量化风控的「道」——核心逻辑与长期思维\n2️⃣ 拆解实战「术」——持仓管理、波动控制、模型纠错\n3️⃣ 案例复盘：那些年我们踩过的坑与救赎策略\n4️⃣ 互动答疑：现场解答你的个性化风控难题

直播视频：

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/ffb49960-a7b5-4053-8baa-2a68822e7291](https://bigquant.com/bigapis/college/v

策略绩效

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策略思想

策略的核心是捕获 “方差溢价”，即市场中虚值看跌期权的隐含波动率（IV）会系统性高于未来实际实现的波动率（RV）。投资者因惧怕股市暴跌，愿意为虚值看跌期权这类 “尾部风险保险” 支付过高价格，导致其定价偏贵、隐含波动率显著溢价。我们通过卖出高 IV 的虚值看跌期权，本质是 “卖出被高估的保险”，长期赚取这份波动率溢价，同时买入看涨期权以规避波动率过高的风险。

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策略细节

标的：上证50ET

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一、策略概述

1.1 背景介绍

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。

1.2 研究目的

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

https://bigquant.com/codesharev3/ca7962c3-db12-402b-b66b-88b230e1f932

小市值股票很容易做成高年化，就是回撤太高了，不知道怎么控制回撤

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

用计算机帮你干投资的活儿。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：

1.稳定，在固定的投资框架下不易出错

2.风险对冲能力强，可同时进行多种不同风格的交易。

劣势：

1.前期投入较高，需要较多的时间成本，学习成本和数据成本去构建一个可盈利的投资框架。

2.金融理解能力校高，首先要有正确的金融和交易认知才能对交易模式进行量化。

一、Z值定义

企业信用评估是投资决策中的重要环节，帮助投资者识别和评估潜在的违约风险，这对于保护投资者的本金和收益至关重要。通过对企业的财务状况、经营状况、管理能力等多方面因素的综合分析，投资者可以更准确地判断企业的信用状况和偿债能力。信用评级提供了一个衡量企业信用风险的有效工具，有助于投资者做出更为明智的投资决策。信用评估可以从财务数据分析、公司背景分析、同行业竞争对比分析等多方面入手。下面主要从财务数据定量分析的角度对企业信用风险的评估进行介绍。

20世纪60年代，美国学者爱德华·阿特曼（Edward Altman）提出了用于财务分析的Z值模型，用于预测企业破产的可能性。该模型通过

一、策略概述

1.1 背景介绍

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。

1.2 研究目的

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

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子：

<https://

文章摘要

金融市场的复杂性、非线性、非平稳性和时间变异性使其成为一个充满挑战的领域。随着技术的进步，AI技术在金融市场中的应用越来越广泛，尤其是在自动化交易、投资、保险和风险管理等领域。AI技术能够通过分析大量数据来提高金融服务的效率、安全性和个性化。然而，金融市场数据的质量、高频数据处理以及经济指数的动态性仍然是AI应用的主要挑战。

研究方法

研究者采用了系统文献综述（SLR）的方法，分为三个阶段：规划、执行和报告。研究问题（RQs）包括：

1. RQ1：研究了哪些金融市场和资产类型？
2. RQ2：采用了哪些交易分析方法（技术分析、基本面分析等）？
3. RQ3：使用

如下午14点50，判断是否涨停，没涨停就卖出 这种

https://bigquant.com/wiki/doc/tezheng-ri-xIjPe1UFMu

这个例子程序也一直报错

像一些复杂的因子合成方法怎么实现呢，有没有相关的算子模块或者代码分享呢

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如图：

如题，前期的教程，目前好像失效了

一个小小的需求：可以提供十年期国债收益率和社融数据吗？

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用同花顺看 当时是没有除权和其他情况在的 麻烦看一下

如何构建跨周期数据项，并利用这些数据项构建因子？

平时处理的都是日线数据，但如果需要用日线和上月的月线数据进行一些计算形成一些因子，我应该如何构建？

https://bigquant.com/aistudio/studios/a29733f8-0f37-11ed-93bb-da75731aa77c/?folder=/home/aiuser/work