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导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/644652453c624f34a027c192e4f8703a

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策略源码

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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）：

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新版模版策略：

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新版数据平

8月19日Meetup模板：第二种方式

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2021年4月22日Q1&Q2问题：

策略案例

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策略源码

A：《提升实盘收益的仓位管理策略》

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为什么我们总是坚持不了自己的投资计划？

你是否也曾制定过一个看似完美的投资计划，详细规划了资产配置与风险控制，却在市场的几番震荡后，因为心态变化或环境改变而悄然放弃？这是一个普遍且令人沮丧的难题。我们常常将其归咎于意志力薄弱，但真相远比这复杂。

这背后，其实是一个深刻的金融和心理学现象——“时间不一致性”（time inconsistency）。它指的是，一个在今天看来最优的决策，到了未来的某个时间点，你可能就不想再坚持了。本文将为你深度拆解一份前沿学术研究，它精准地切中了这个难题——如何在瞬息万变的不完美市场中，找到风险与回报的理性平衡点，并最终帮助你制定一个真正能“坚持

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桥水全天候策略探析：穿越经济周期的资产配置范式重构

一、投资的本质：资本跨期配置的风险与价值平衡

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

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摘要

文章首先介绍了人工智能在金融市场中的应用，特别是强化学习在投资组合优化中的作用。强化学习作为一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优决策策略，以最大化累积奖励。文章提到，强化学习在动态资产配置中表现出色，能够有效管理交易成本和优化资产配置。

研究方法

研究采用了FinRL框架，这是一个用于量化金融中深度强化学习的开源框架。该框架包括环境层、智能体层和应用层，支持多种DRL算法，并提供预配置的环境和广泛的回测工具。研究中，智能体根据输入状态（包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量）做出决策，目标是优化投资组合的表现。

实验设计

实验中，研究者选择了

1. 策略核心思想

1.1定义

可转债是一种公司债券，赋予持有者在特定时间内、按特定条件将债券转换为公司股票的权利。它兼具债券和股票期权的特性，因此也被称为 “混合证券”。

1.2 策略

可转债作为兼具债券属性与权益期权特性的混合金融工具，在大类资产配置中具有独特价值。其 "下有保底、上不封顶" 的收益结构，理论上可构建低风险高弹性的投资组合。

(1)收益保底机制：通过筛选到期收益率为正的标的，确保投资组合具备明确的最低收益保障

(2)风险分散策略：采用 20 只标的的分散持仓模式，有效对冲个券层面的非系统性风险

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平台：

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新版表达式算子：

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