交易成本

8月19日Meetup策略模板：

https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338

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https://bigquant.com/experimentshare/7a254684e512467fa085ba1d5bbf5ad3

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

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

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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，相关策略请参考以下链接：

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

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https://bigquant.com/wiki/doc/5z65lqo5y2p5pw055qe6ywn5a55lqk5pit-6x1P1362eJ

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/6b05d7bd134e420387acfa25c37b283f](https://bigquant.co

https://bigquant.com/experimentshare/3e9b0e7623284f01b7e206d1a3df4b92

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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

StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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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

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https://bigquant.com/wiki/doc/57ue5zci5lyy5yyw5qac6lw-LvaK2l8nla

[https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc984929afffd7614437348c](https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc9

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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

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版模版策略：

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新版数据平

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新版数据平

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研报：

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LLT低延迟趋势线择时交易模型研究

https://bigquant.com/codeshare/38ef8568-518b-4756-98f0-8dd8722d01e5

LLT低延迟趋势线择时交易

[https://bigquant.com/codeshare/942d320a-c17f-4061-9e56-d24e3a0ac472](https://bigquant.com/

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Generative Adversarial Networks for Financial Trading Strategies Fine-tuning and Combination

作者：Adriano Koshiyama, et al.

出处：Quantitative Finance, 2020-09-01

摘要

系统交易策略是分配资产以优化特定绩效的算法程序。为了在竞争激烈的环境中获得优势，分析师需要适当地微调策略，或者发掘如何通过创造新的alpha以组合弱信号。已经有多种方法对微调和组合这两个方面进行了广泛研究，但是新兴技术，例如生成对抗网络，也会对这些方面产生

摘要

传统多因子选股

在国内A股市场，传统的多因子量化选股模型得到了广泛的应用，在实际表现中，传统的多因子模型在过去几年中也表现出较为稳定的超额收益率。但随着传统多因子模型应用越来越广泛，历史长期有效的因子逐渐失效，对新因子的挖掘提出了迫切的需求。

新因子挖掘

传统的因子指标挖掘主要集中于财务报表、个股中低频率的价量等相关的数据维度，而这部分数据维度的增量价值的挖掘已逐渐饱和，需从其他新的数据维度中挖掘新的因子指标，本篇报告从个股日内高频数据出发尝试挖掘出新的因子指标

基于高频数据因子的策略构建

基于个股日内高频数据，构建了已实现波动（Realized

摘要

国内外发展情况

起源于1975年，美国股票市场推出了股票组合的自动化交易二十世纪90年代，计算机的快速发展使电子化交易取得了突破性进展二十一世纪以来，一些大型金融软件服务机构开发的交易平台使得中小型投资者也开始进入算法交易领域国内尚处于萌芽阶段，主要是一些公募基金在使用，集中在传统的套利交易和投机交易上，但未来有广阔的提升空间

为什么选择算法交易

优点

减小市场摩擦，有效降低交易中的冲击成本

提高交易执行的效率，降低人力成本

避免由于人的不理性而出现的一些非正常交易

对于大规模的交易而言，可以隐藏自己的交易行为为什么选择算法交易

**主流策略

报告摘要

研究背景

被动管理基金通常密切复制跟踪指数的投资组合。完全复制指数策略在很多情况下由于指数权重变化产生的股票交易成本，以及较小权重股票的流动性成本，导致成本高昂。部分指数复制的方法能够极大降低交易和流动性成本，因此在实践中被普遍使用。

部分复制指数方法介绍

简单选择：根据特定选择标准对成分股排名，选择排名最高固定数量的成分股构建组合，缺点是可能无法完全复制指数。优化选择：通过解决具有条件约束的优化问题来选择跟踪投资组合中的资产，缺点是模型复杂并且计算量很大，可能包含冗余资产。覆盖指数结构：通过分层抽样和分层聚类等方法选择资产来模拟指数结构，缺点是