开篇：什么是量化投资？ 想象你是一个经验丰富的菜市场买菜高手。每次买菜时，你都有自己的一套"规则"： 西红柿要挑红润饱满的 价格比平时低20%时大量采购 避开周末人多的时候去买 量化投资就是把这套"买菜经验"用代码写出来，让电脑帮你在股市里"买菜"。 传统投资靠感觉和经验，量化投资靠的是数据+规则+纪律执行。就像用GPS导航代替问路一样，虽然偶尔会绕路，但长期看更靠谱。 为什么从双均线开始？ 双均线策略是量化投资的"九九乘法表"，简单但包含了完整的投资逻辑： 趋势判断：短期均线长期均线...

接上一篇：Alphagen学习笔记（1.Qlib因子生成部分）。接下来尝试简化和重写qlib因子生成（更准确说应该是“因子计算”），即：1.替换成本地parquet文件行情数据2.再按表达式计算出因子值。 行情和因子值在各个模块中传递顺序为从左至右：data—loader—stock_data。  小白编程还是要多用deepseek。我刚开始采用胡乱试的办法，把以上各个模块扔进对话框，先帮我解释一下代码，然后阐明接下来工作目标是要把mongodb行情数据替换成本地c...

1.概述 行业中性化（IndustryNeutralization）旨在从因子中剔除行业所带来的系统性偏差，使因子能够更真实地反映个股的特质（idiosyncraticcharacteristics）。许多因子天然地与特定行业相关联，比如市盈率因子在金融行业普遍较低，而在科技行业可能较高。 行业中性化通常通过分行业去均值或引入行业哑变量回归等方式实现，处理后因子值在行业间趋于均衡，从而避免策略因行业偏好而产生非预期的暴露。经过行业中性化处理的因子，更具普适性和解释力，在多因子模型、因子排序及回...

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-...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"TheFutureofCodingis‘TabTabTab’</font  OpenAI创始成员AndrejKarpathy曾说过："编码的未来是按Tab键自动补全"。 Cursor的出现推动开发者角色从“编写代码”转向“引导AI生成正确代码”。未来编程将高度依赖AI自动化补全能力，开发者只需通过反复按“Tab键”即可快速生成代码。目前，Cursor、GitHub...

上一篇文章我们介绍了高频因子的动量反转类因子，这一篇继续介绍波动率因子，并在因子分析的基础上加入策略回测。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类；研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，对该因子进行有效性检验，并利用回测平台进行回测。 一波动率因子 1.1波动率因子构建 第二大类因子为波动率因子。波动率因子刻画了股票价格或股票收益在过去一段时间的不确定性程度，高波动率通常反映其不确定性程度较高，未来收益表现可能相对较弱。  将传统的收益波动、振...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"文科生学量化需要学编程吗？</font  上次我们已经学习了Python安装与配置的相关内容。这次将运用已学的编程知识，简要介绍Python的4个基础模块：数据结构、流程控制、函数用法、类与对象。在开启编程学习之旅前，我们需要明确为什么要学编程，以及该怎么学。 <fontcolor="brown"二、编程</font <fontcolor="darkblue"为什...

最近几年在做量化研究时，我有一个很深的感受：A股市场正在发生一些根本性的变化。以前那种靠题材炒作、概念驱动的投资方式越来越难赚钱了，反而是一些基本面扎实的公司开始受到资金青睐。 这种变化背后有两个很重要的推手。第一个是外资的持续流入。我记得2016年刚开始关注北上资金的时候，很多人还把它当作一个短期的资金流向指标来看。但现在回头看，外资买入的逻辑其实很清晰：ROE高、现金流好、行业地位稳固的龙头公司。这些公司可能不是最sexy的，但确实是最赚钱的。 第二个推手是监管层面的变化。2020年的退...

报告原文下载链接：https://pan.baidu.com/s/1xPDtXF138Q6bGZ4CxoTd7g提取码：dy4o 在这篇研报中，标签为每日开盘价、每日收盘价、每日换手率、指数隔夜涨跌幅等未经加工的底层市场数据。特征为传统隔夜涨跌幅、隔夜涨跌幅绝对值、超额隔夜涨跌幅、超额换手率、滚动相关性等从原始标签中提取或计算出的尚未验证预测能力的中间变量。因子为传统隔夜因子、隔夜跳空因子、新因子MIF等对收益率有显著解释力的特征。 本篇研报的核心与上一篇研报相同，都是利用A股市场的非有效性...

上一篇文章我们介绍了高频因子的高阶特征因子，这一篇继续介绍流动性因子、量价相关性因子，并在因子分析的基础上加入策略回测。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类；研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，对该因子进行有效性检验，并利用回测平台进行回测。 一流动性因子 1.1因子介绍 第四大类因子为流动性因子。流动性刻画股票交易所需要的时间和成本，一般来说，流动性较差的个股通常有更高的预期收益，这是对流动性风险的风险补偿。因此，流动性因子通常表现为流动性越低，未来收益越高的特征（也会...

概述 最近由于Tushare服务故障，导致无法获取到行情数据，捉急之下，笔者想起miniqmt也是可以获取数据的，而且还能拿到一年的分钟频率数据，刚好最近也想着复现下高频数据的研报。那么，下面笔者就简单介绍下miniqmt如何获取数据。 1.开通账户 在使用miniqmt之前，需要找券商开通相关的服务，各位可以联系pandaai官方小助手，他们有开通的渠道，一般审核验证大概2-3个工作日就差不多了。开通成功之后，对接人员也会给相应的教程，指导如何使用，大家开通之后，直接参考教程即可。 2.数...

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...

上一篇文章我们介绍了高频因子的流动性因子、量价相关性因子，这一篇继续介绍筹码分布因子，并在因子分析的基础上加入策略回测。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类；研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，对该因子进行有效性检验，并利用回测平台进行回测。 一筹码分布因子 1.1因子介绍 第六大类因子为筹码分布因子。筹码分布旨在刻画股票持有人的持仓成本分布情况。筹码分布能够直观地展示不同价格区间上的持仓数量，从而帮助投资者判断市场的平均持仓成本。如果大部分筹码集中在较低的价格区间，说...

报告原文下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yShAqy_AY8aB8Vx4RvgvNg提取码：lvi0 和上次一样，我们先来分析标签、特征和因子分别是什么。在这篇研报中，标签有股票代码、每日开盘价、每日收盘价、交易者结构等未经加工的底层市场数据。特征有交易者结构（大小单）、交易占比（如小单交易占比=小单成交金额/总成交金额）、过去20日累计涨跌幅（Ret20）、过去240日累计涨跌幅（Ret240）、剔除最近40日的过去200日涨跌幅（Ret240_40）等从原始标签...

最近在研究时间序列分析时，读到一篇关于相空间粗粒化的论文，让我对符号动力学产生了浓厚兴趣。作为量化交易者，我们总是在寻找市场转折点——从上涨转向下跌，从震荡转向趋势，从高波动转向低波动。传统的技术分析往往基于价格的绝对数值，但符号动力学提供了一个全新的视角：不要纠结于具体的价格，而是要关注状态的转换逻辑。 这个思路很有意思，让我想起做高频交易时的一个困惑：同样是上涨10个tick，在不同的市场状态下意义完全不同。如果我们能够准确识别和预测状态转换，是否就能在关键时刻抓住机会？ 为什么要关注状...

1.概述 前段时间搭好了一个多因子框架，从几十个因子里面挑出了5个表现比较好的因子，先进行了MLP的训练，但是因为因子数据太少，模型基本上没学习到什么东西，迭代一次，损失就不再下降了。于是决定采用随机森林模型来训练，这个系列将把自己学习模型过程中的经验分享出来，与大家一同交流。大家都知道，随机森林是由若干决策树组成的，所谓几十个臭皮匠，顶个诸葛亮。那么本文就先分享决策树模型，我们将从零开始实现完整的代码。 2.决策树 我们以下面这个例子为例，假如我们要租房，需要根据西区还是东区以及房间的数量来...

上一篇文章我们介绍了高频因子的波动率类因子，这一篇继续介绍高阶特征因子，并在因子分析的基础上加入策略回测。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类；研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，对该因子进行有效性检验，并利用回测平台进行回测。 一高阶特征因子 1.1构建方法 第三大类因子为高阶特征因子。高阶特征利用股票高阶矩与其未来收益建立联系，刻画日内价格分布以及快速变化的特征，能够有效反映价格的除动量和波动率这样一阶和二阶特征外更高阶的特征。  将分...

一、引言 在A股量化投资中，构建完善的因子库对于策略研发和回测效率至关重要。传统基于CSV文件存储因子数据存在冗余、跨周期计算效率低和扩展性差等问题，而通过建立数据库式的因子库，可以显著提升数据管理和检索效率。本项目旨在基于AkShare和MongoDB构建一个A股的价格-成交量因子库，将常见的技术指标和量价指标按日保存，为选股和策略开发提供数据支持。借助开源工具，我们可以批量获取数据、自动清洗和计算因子，并方便地存入数据库，为后续的回测与分析打下基础。 二、技术架构与依赖工具 2.1该项目采用...