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A股市场机构化率的显著提升，指数增强策略（IndexEnhancement）逐渐成为量化投资领域的重要研究方向。与传统被动指数投资不同，指数增强策略旨在在严格跟踪基准指数风格、行业权重和风险暴露的前提下，通过系统化的选股、因子构建与组合优化获取稳定的超额收益（Alpha），从而在风险可控的条件下增强整体收益率。 中证1000指数作为反映中国中小市值公司整体表现的宽基指数，其成分股数量多、行业分散度高、个股波动性强，为基于量化因子进行指数增强提供了广阔空间。尤其是在近年来的市...

 

 

篇分享研报中提及的几个由高频数据构建的因子，以及由当天1分钟K线的形态偏离正态的假设做的检定值构建的因子 研报重点分享 高频因子v.s.高频因子低频化 高频策略通常是基于level2的行情数据包含个股分钟K线、盘口快照、委托队列、成交明细等，在实盘利用实时数据计算结果后在极小时间内做买卖。 高频因子相较于低频因子的挑战有以下幾點 1.<fontsize=4IC衰减快</font，需要更频繁的更新因子值以捕捉高频信息，带来的代价是换手率的增加。 下图为研报中对收益率方差的高低频衰减对比，可以看...

 

 

 

一、引言 1.1研究背景 在金融投研领域，量化投资已成为不可或缺的一部分，它通过数学模型和计算机算法来执行交易决策，极大地提高了投资效率和准确性。 本文旨在为那些希望踏入量化投资领域，但缺乏技术基础的投资者提供一个全面的技术因子整理框架。我们将详细解析各类技术指标因子的计算方法及其在市场分析中的应用，帮助投资者构建坚实的量化投资基础。 1.2研究目的与范围 核心目的：构建一套可直接复用的技术因子计算框架，明确各类因子的“计算逻辑→应用场景→信号含义”，避免投资者陷入“指标堆砌”的误区。 研究范围：聚焦技术面因子（不涉及基本面因子如PE、ROE），覆盖8大类指标（移动平均线类、趋势指标、动量指标...


市场状态感知动量因子的完整代码实现及结果对比分析 前言 前两篇文章我们讨论了市场状态感知因子设计的思路和流程框架，本篇我们继续尝试市场状态感知的动量因子的完整实现方法，并附上详细实现代码。 市场状态感知是有意义的探索。本次实验分别以CSI300、CSI500、CSI1000股票池为例，使用三组动量-收益窗口配对进行对比研究： 5日动量1日收益 20日动量5日收益 60日动量10日收益 实验结果发现： 在所有组别下，我们设计的市场状态感知动量因子均优于原始动量因子。 沪深300和中证500...

市场状态感知因子：方法论与实现指南（以动量&波动率为例） 前言 上一篇《自适应市场状态感知因子的构建》的文章中，我们提出了在因子层面构建市场状态感知因子的思路，不同于在模型层面对因子权重动态调整的因子择时方法，我们的设计思路希望在因子构建层面能够动态感知市场状态的变化。本篇研究继续上篇文章的思路，构建方法层面更加严谨，特别是动量因子及其线性组合形式的衍生因子，可以参照CAMP形式的构建方式构建具备市场动量感知的因子。虽然不是严格的数学推到，但是也尽量从逻辑层面尽量严谨。本篇主要以动量因子为例，...

--- 一、问题的提出：因子表现为什么不稳定？ 做量化的朋友应该都有这样的体会：一个因子上个月还能选出一堆牛股，这个月突然就不灵了。你以为是因子失效了？其实很可能只是市场风格变了。 打个比方，这就像开车——你在高速公路上可以踩油门开到120，但进了市区还这么开，那就是找事了。动量因子也是一样，牛市里追涨杀跌没问题，但到了震荡市或者熊市，这套玩法就容易踩坑。 问题在于，我们现在用的大部分因子都是"一根筋"的——不管市场是涨是跌，是疯狂还是恐慌，它们都用同一套逻辑在选股。这就像不管春夏秋冬都穿同一件衣服，肯定有时候会不合适。 所以我们需要让因子变得"聪明"一点，能够感知到市场的冷暖，知道...

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...

通用日线获取 方法名：get_market_data 入参： |字段|类型|描述|是否必填| |-----------------|---------------------------------|--------------------------------------------------------------------|------| |start_date|str|开始日期,eg:"20250702"|必填| |end_date|str|结束日期,eg:"20250702"|必填| |symbol|Optional[Union[str,List[str]]]|股票/期货...

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...