摘要

随机森林模型是以Bagging并行方法集成决策树而得到的强分类器

随机森林（RandomForest）是近年来备受青睐的机器学习方法之一。随机森林是以Bagging并行方法集成一系列决策树而训练出的强分类器，可以较好地应用于分类和回归的不同场景下。本篇报告我们将对随机森林模型

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摘要

基于自适应风险控制的指数增强策略

收益预测模型

我们从规模、估值、成长、盈利、技术、流动性、波动等维度筛选出有效因子，对有效因子我们采用对称正交的处理方式来剔除因子之间的多重共线性，使得复合因子的选股能力带来了显著提升。此外，选股因子通常都有其合理的投资逻辑，当我们

怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股，不是用传统的代码打出来的那种，试过好多次！老是运行的结果错误！

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论文原名

Modeling the Momentum Spillover Effect for Stock Prediction via Attribute-Driven Graph Attention Networks

论文作者

Rui Cheng, Qing Li

引言

论文原名

End-to-End Risk Budgeting Portfolio Optimization with Neural Networks

论文作者

A. Sinem Uysal, Xiaoyue Li , and John M. Mulvey

修订时间

202

论文原名

A Surrogate Objective Framework for Prediction+Optimization with Soft Constraints

论文作者

Kai Yan， Jie Yan，Liting Chen，Qingwei Lin，Dongmei

论文原名

Multi-Horizon Forecasting for Limit Order Books:Novel Deep Learning Approaches and Hardware Acceleration using Intelligent Processing Units

论文原名

Temporally Correlated Task Scheduling for Sequence Learning

论文作者

Xueqing Wu ，Lewen Wang ，Yingce Xia，Weiqing Liu，Lijun Wu，Shufang Xie，Tao

看市场：

• 重要指数均线、成交量、累计涨跌幅度
• 市场估值（市盈率、市净率水平、股息率水平）
• 市场情绪/赚钱效应

看行业：

• 行业市盈率、市净率（去除极值）
• 去除新股后的资金流入流出（昨日、过去3日、过去5日、过去60日）
• 行业累计（1个月、3个月、半年、一年）涨幅或者跌幅

一、关键结论

由于无法进行全市场选股，因此本次参赛采用了中证800股票池，但是对比基准训练效果并不如基准，且回测结果并不稳定。

我的模型相对于基准策略调整如下：

1）添加了5个特征；

2）标准化操作后去除了一下极值；

3）CNN kernel_size调整为2和4；

4）dro

[https://bigquant.com/experimentshare/fb090a47d5a14348828be56e969

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论文原名

NEURAL NETWORKS FOR DELTA HEDGING

论文作者

Guijin Son and Joocheol Kim

发布时间

2021 年 12 月 21 日

引言

在完美金融市场假设下定义的 Black-Scholes 模型，理论上

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前言

感谢BQ-小Q送的礼物，礼物已经收到拉，一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。

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报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第二十三篇。作者在本文中证明，指标对因子收益的预测能力是视预测时长而定的，同时受指标与因子收益的时变关系以及数据挖掘的影响。尽管有这些挑战，但只要投资者能切实地意识到因子择时的局限性，因子择时仍有可能成为非常好的工具。

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第二十一篇。作者通过建立资产集群性指标和相对价值指标来对交易泡沫进行识别，并应用于行业轮动和因子择时两个领域中。

• 拥挤交易造成资产价格大幅度波动

拥挤交易指的是**大量具有类似特征的资金共同购买或出售某一或某

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第二十一篇。作者通过建立资产集群性指标和相对价值指标来对交易泡沫进行识别，并应用于行业轮动和因子择时两个领域中。

• 拥挤交易造成资产价格大幅度波动

拥挤交易指的是**大量具有类似特征的资金共同购买或出售某一或某一

摘要

Drobetz W于2019年发表的论文《Optimal Timing and Tilting of Equity Factors》，提出了一种使用外生变量构建因子择时策略的新方法，对因子权重直接进行参数化设计（Parametric Portfolio policy ,简称为PPP）。

https://bigquant.com/experimentshare/b6bb3c84df0c4da5bb0b495bc52feb06

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导语

过滤是量化交易中最常用的选股功能，本文就来介绍几种常用过滤实现。

BigQuant平台提供了 数据过滤 模块，可以方便地针对DataFrame做列过滤。

我们首先在编写策略界面中新建一个可视化AI策略，如下图所示。 ![](/wiki/api/attachments.re

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第七十二篇，本期推荐的海外文献研究了基于贝叶斯面板模型估计基金业绩持续性的方法。之前的基金评价建模的基本假设限制性太强，此篇研究考虑了时变异方差性和时变协方差性对基金业绩的影响，建立了新的基金业绩和持续性评价模型。在

论文

来源：The Journal of Portfolio Management December 8,2021

标题：Trending Fast and Slow

作者：Eddie Cheng, Nazar Kostyuchyk, Wai Lee, Pai Liu, Chen