更新时间:2025-04-15 07:19
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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
更新时间:2025-04-15 07:19
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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
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风控和择时:情绪周期如何用于追涨策略
[https://www.bilibili.com/video/BV1ui4y1m7Nx?spm%5Fid%5Ffrom=333.999.0.0](https://www.bilibili
更新时间:2025-04-15 07:19
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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
2021年7月8日Meetup模板:
[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experimentshare/a
更新时间:2025-04-15 07:19
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:
https://bigquant.com/experimentshare/b83f6a9c950a43a595d41f1d911dcaca
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更新时间:2025-04-15 07:19
本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75
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更新时间:2025-04-15 07:19
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
更新时间:2025-04-15 07:19
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更新时间:2025-04-15 07:19
【旧版说明】此文档为旧版,相关新版文档可参考:🌟102-第一个AI策略
https://bigquant.com/experimentshare/1c44e0bf56db424d8f2a5e617759a300
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更新时间:2025-04-15 07:19
[https://www.bilibili.com/video/BV1Gr4y177FR?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086](https://www.bilibili.com/video/BV1Gr4y177FR?share_source=copy_web&vd_source=2
更新时间:2025-04-15 07:19