风险管理
从金融视角来看，风险管理是企业持续发展和稳健运营的核心要素。它涉及识别、评估、监控和控制潜在的风险，以便将不良影响最小化，并促进企业在不断变化的经济环境中保持弹性。有效的风险管理策略不仅有助于保护资产和减少损失，还能增强投资者的信心，维持公司声誉。为了确保这一流程的实施，金融机构通常采用先进的风险测量模型和技术，以及严格的内部政策和程序。这样的方法使机构能够预测潜在威胁，迅速应对突发事件，并在机会与风险之间找到适当的平衡，从而实现可持续增长和盈利。
如何构建和使用情绪指标？
问题
视频
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更新时间：2025-12-30 06:37
如何实现分钟级的10%止盈， 5%止损？
问题
如何实现分钟级的10%止盈， 5%止损？
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Zh411p7d3?share_source=copy_web
策略源码
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更新时间：2025-12-30 06:37
如何获取策略模拟资金曲线信息 ，再反向输出集成策略？
问题
如何获取策略模拟资金曲线信息 ，再反向输出集成策略？
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https://www.bilibili.com/video/BV1wR4y1C7ZT/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973
策略源码
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更新时间：2025-12-30 06:37
如何利用滚动回测进行策略开发和因子挖掘？
问题
视频
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更新时间：2025-12-30 06:37
获利盘函数、筹码理论中，是否可以取到 股指IF、IC、IH的值？
更新
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
[http
更新时间：2025-12-30 06:37
【Meetup讲义】10月15日讲义
更新时间：2025-12-30 06:37
【主题分享】市场风格变化时策略如何自动切换
策略源码
更新时间：2025-12-30 06:37
storanker模型同时买入因子最大和最小
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）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2025-12-30 06:37
实现分钟级的10%止盈， 5%止损
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
更新时间：2025-12-30 06:37
基于大数据的产业周期逻辑
更新时间：2025-12-30 06:37
2023-AI量化Meetup
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更新时间：2025-12-30 06:37
33rd Meetup
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更新时间：2025-12-30 06:37
LSTM+CNN深度学习预测股价
旧版声明
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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75
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更新时间：2025-12-30 06:37
“标记买卖点”代码复习
问题
知识库的策略分析里面有个“标记买卖点”的代码，能不能请老师把这个代码讲解一下，方面以后分析其它策略的时候使用。链接在这里：标记买卖点
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视频
https://www.bilibili.com/video/BV1554y1f7Rf/
策略源码
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更新时间：2025-12-30 06:37
板块最大仓位20%
更新时间：2025-12-30 06:37
29th Meetup
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更新时间：2025-12-30 06:37
逻辑回归和交叉熵
更新时间：2025-12-30 06:37
如何使用因子分析
更新时间：2025-12-30 06:37
xgboost自定义目标和评估函数
更新时间：2025-12-30 06:37
用可视化的方式提取自己构造入库的因子
更新时间：2025-12-30 06:37
追涨策略的关键因子如何选择
问题
freestyle996+追涨策略的关键因子一般有哪些? 如何选择和使用?
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1K24y117Tu/?spm_id_from=333.999.0.0
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更新时间：2025-12-30 06:37
如何进行多策略组合及分配各自的仓位配比？
资产配置理论及其演进
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。
资产配
更新时间：2025-12-30 06:37
一阳穿多线策略的因子描述-滚动训练
【此文档为旧版】 相关新版文档参考：
https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/16571b942a8a4a92a4914c15f65d0883
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更新时间：2025-12-30 06:37
50th Meetup
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更新时间：2025-12-30 06:37
深度学习在期货高频上的应用
更新时间：2025-12-30 06:37