工作流示例 为方便大家使用，我们提供了以下模版，供大家学习参考，新建一个工作流，直接拖对应的json到窗口中即可（json可找小助理领取），可以自己尝试修改参数和模型。 --- 直接收益率预测排序 🌟核心思路 利用XGBoost模型直接预测股票未来的收益率，并根据预测值进行排序和分组。 📌实施流程 1.输入因子矩阵 2.使用XGBoost模型进行回归训练，输出预测值：  3.对预测收益率进行排序...

  

一、引言 近年来，随着中国资本市场的快速发展和机构化程度的不断提升，因子投资（FactorInvesting）逐渐成为量化研究的重要方向。其中，小市值因子（SizeFactor）与红利低波因子（Dividend&LowVolatilityFactor）是最为典型的两类策略，分别代表着成长性与稳健性的两种投资风格。 小市值策略依靠规模较小企业的成长潜力，在市场复苏与扩张阶段往往能够获得较高的超额收益。然而，小市值股票普遍流动性不足、业绩波动较大，导致其在市场下行阶段容易出现剧烈回撤。与之形成对照的...

因子积累的探索与踩坑 1.1探究的原因 因为XGB或者MLP等等吧，模型如果需要有好的效果，最核心的不是模型参数或复杂度，而是因子的非线性复杂度要高。核心还是因子。一般作为普通投资者来说，最简单的就是研报复现以及公共平台的因子获取，虽然已经没什么超额了，但也属于“没得选的选择”，所以先试试看吧。本次记录的就是研报复现和平台获取因子的过程。 1.2研报复现的过程 找了上个月最新的一篇研报，叫《20250602-东北证券-盈利偏度和估值偏度因子》，这篇研报主要讲的是：传统偏度研究多聚焦在收...

一、引言： 在进行回测系统的搭建中，了解指标评估因子的质量的意义是重要的，现在写出一篇帖子用于评估策略。 本文采用的策略指标复现源自PandaAi开源项目截取。 量化策略的回测评估依赖多项绩效指标。通过分析年化收益率、超额收益率、最大回撤、波动率、夏普比率和信息比率等指标，可以全面了解策略的收益能力与风险特征。例如，夏普比率是一种衡量单位风险所获超额收益的指标，而超额收益表示相对于选定基准的附加回报。 此外，因子质量指标（如信息系数IC、IC信息比率ICIR、秩相关系数等）可用于评估单个因子的预...

行情类 获取股票详细数据 方法名：get_stock_detail 使用示例 python importpanda_quant stocks=panda_quant.get_stock_detail(symbol="000001.SZ",fields=["symbol","name"]) print(stocks) 入参： |字段|类型|描述|是否必填| |---------|----------------|------|------| |symbol|str|股票代码|必填| |fields|Optional[list]|返回字段|非必填| 响应参数： |字段|类型|...

报告原文下载链接：https://pan.baidu.com/s/1vTlDC54x6ha8FSz6ERSaiA 提取码：gsjg 锚定效应是行为金融学的代表理论之一。投资者在进行股票投资时，往往会考虑股票过去的价格走势，比如将过去一年中的低点视为支撑位、过去一年中的高点视为压力位。当股价逼近过去高点时，“锚定投资者”会认为股价很难继续上涨至突破高点，因此很容易造成股票价格对其他利好消息的反应不足。 因此我们想利用创新高股票来获取超额收益，并在中证800股票池上测试。创新高股票定义:某只股票...

<fontcolor="firebrick"一、背景</font <fontcolor="red"Alpha101的核心是通过特征工程优化因子，以此简化模型构建并提升训练效率与效果。</font  Alpha101因子体系如同量化投资领域的一座宝藏，其中101个因子构成了众多投资策略的"地基"，始终备受关注。 此前的两篇文章已深入拆解这些因子的设计逻辑及其预测市场走势的底层原理，可参考以下链接获取深度解析： [<fontcolor="pu...

<fontcolor="firebrick"一、背景</font Alpha101 <br Weemphasizethatthe101alphaswepresentherearenot‘toy’alphasbutreal-lifetradingalphasusedinproduction. <fontcolor="red"101个阿尔法因子并非用于理论研究的“玩具”因子，而是在实际交易中使用的真实因子。</font  此前，在《Alp...

<fontcolor="brown"一、背景</font Alpha101 <br Verycoarsely,onecanthinkofalphasignalsasbasedonmean-reversionormomentum. <fontcolor="red"大致来说，Alpha信号可基于均值回归或动量来理解。</font  量化交易作为金融市场的重要组成部分，在过去几十年中经历了显著的发展与演变。在这一领域，Alph...

报告原文下载链接:https://pan.baidu.com/s/1ab9uNgS2Ydhimlu1jf5raA提取码:hgei 本篇研报以趋势资金为切入点:通过日内分钟级别的成交量来识别趋势资金，再通过对应的价、量数据推测其交易行为，构建有效的选股因子。该因子主要利用了市场的无效性，根据A股市场散户占比高，定价效率较低的特征，得出主力资金行为更容易产生超额收益机会这一结论，并将将主观交易经验(如“跟庄策略”)转化为可量化的指标。 由于获取数据上的限制，我在复现研报时只采用了2024-03-...

一、引言 在金融市场投资策略研究领域，小市值和红利低波策略近年来备受关注。在过往研究在这两种策略应用中存在一定缺陷，本文旨在深入剖析并优化，本次着重解决上一次研究中小市值年化收益不足和回撤波动较大的问题。 [小市值与红利低波的互补研究：风险对冲与收益增强的双重路径](https://www.pandaai.online/community/article/76) 1.1上文研究不足之处 上文在优化小市值和红利低波动策略回撤上不够具体，主要体现小市值最大回撤高达34.78%，可以引入熔断机制或者宏...

一引言 本文基于下述研究框架撰写： [基于机器学习的多因子选股策略](https://www.joinquant.com/view/community/detail/7a63b350815f79bfd4d83ab22d0f291a?type=4) 1.1研究背景 当前市场处于经济弱复苏、流动性宽松与高波动并存的复杂环境之下。投资者对收益的需求与对风险的规避形成张力，使得策略分化格局愈加明显。在这样的市场背景下，小市值股票凭借其高弹性在反弹行情中具备出色的表现潜力，而红利低波股票则依靠其高分红特...

一因子原理 我们先明白一个原理，主力一定是在低位建仓，一定是在波动小的时候建仓，不会在暴跌，暴涨的票建仓，反之如果建仓，那之前被套的不就解套了？大资金就成接盘侠了。所以也产生了一个反人性的逻辑事实，就是是因为他们建仓，所以那里才成为低位。 二利用原理反推因子规则 接着前面的话说，要规避掉暴涨，暴跌的票子，那么就是在大盘里面找价格比较稳定的，赌主力要拉这个票，于是我让ai帮我写一个策略，就是找价格稳定的来投资，代码： classStabilityRankFactor(Factor): de...

精通AI、CV、NLP、pytorch、HFT和python。