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本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
7月30日Meetup 模板案例:
https://bigquant.com/experimentshare/99d8bec5248e4878b33a21bc119a6671
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组合优化器是一种用于优化投资组合的工具,旨在通过数学方法和算法来选择和配置资产,在特定约束条件下实现特定的投资目标,如最大化预期收益、最小化风险或达到某种风险/收益平衡,数学公式如下:
代码示例如下:
{{membership}}
[https://bigquant.com/codesharev3/161c3ae4-ca6d-4341-aa3e-65bc79d8113d](https://bigquant.com/codeshar
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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
[http
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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
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有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位?
https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?share_source=copy_web
[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33
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大类资产配置理论研究始于20世纪30年代,传统配置策略包括60/40、等权重投资组合和均值方差模型等。20世纪90年代,为了放宽MPT的假设条件,提高理论在实践中的可行性,以BL、捐赠基金模型、投资组合保险策略、美林时钟等为代表的大类资产配置策略被提出。进入21世纪以后,市场开始用“因子”来解释资产的投资回报,不同因子的开发和基于因子的配置模型逐渐受到市场的关注。随着科技在金融领域的应用,基于MPT、大数据和人工智能的配置模型(智能投顾)正在被广泛使用于个人资产配置上。 未来大数据+机器深度学习或将打破人类认知局限,将我们带入资产配置4.0时代。
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目前平台提供新版的因子分析模块, 请移至bigalpha
7月30日Meetup 模板案例:
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更新时间:2025-04-15 07:19
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