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...

1.1背景 这几天踩了不少数据的坑，趁热打铁总结一下，也希望能帮大家少走点弯路。数据清洗这块，很多人觉得是琐事，其实它对最终策略效果的影响非常大。模型的好坏，很多时候不是算法决定的，而是你喂进去的数据质量决定的。下面我举几个例子，大家就懂了： 1.数据不清洗，就像你要做个火爆肥肠结果菜都没洗，味道能对吗？哈哈哈。 2.第一次拿到因子数据，乍一看数值有点大，就想着直接log一下压缩，结果模型训练完发现还是在学风格因子，整段预测方向跑偏。 3.有些字段比如ROE、净利润增长率，值是0或者极端异常，模...

踏入天山老妖QuantFabric教程的技术巅峰——HFTrader高频交易系统，这是整个学习旅程中最激动人心的核心篇章。如果说前面的环境搭建、工具配置是在打地基，那么HFTrader就是真正的速度与技术的终极较量。在这个以纳秒计算的高频交易世界里，1008纳秒的最小延迟和4184纳秒的最大延迟，每一个数字都代表着技术实力的极致展现。 HFTrader作为QuantFabric量化交易系统的高频核心，承载着将毫秒级市场机会转化为实际收益的重任。从四线程架构设计到CPU亲和性绑定，从无锁队列优化到多层风控体系，每一个技术细节都在诠释什么叫"细节决定成败"。这不仅仅是一个交易系统，更是现代金融科...

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、参与背景：为何加入PandaAI种子用户计划 当我看到PandaAI发布的"仿真实盘种子用户招募"计划时，立刻被其中"定义量化新工具"的愿景所吸引。与普通产品内测不同，这次招募明确提出寻找"战友"而非单纯"用户"，强调与真正沉心做策略、懂交易的实践者共同打磨下一代量化工具。这种共创模式让我对PandaAI团队的专业态度产生信任，于是毫不犹豫地提交了申请。 作为有一定量化交易经验的参与者，我特别看重计划中提到的几大专属权益：5000+初始算力包可无门槛支持策略回测和仿真实盘交易；产品共建者身份能让建议直达产品核心团队；还有与产品团队、资深策略开发者同群交流的机会。这些权益不仅实用，更体现出P...

<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...

引言 在Niederhoffer和Osborne的证券交易所的市场做市与价格反转(1996)一文中，作者通过观察并举例股票价格在连续交易的变动ΔYt-1，ΔYt试图寻找在时序上的运动规律，并且得出如股票价格的短期波动并非完全随机，而是由市场制造机制和投资者行为共同塑造等结论。其中，作者认为股票价格在高频数据中存在显著的负自相关特性，即前一期价格ΔYt-1上涨会增加本期ΔYt下跌的概率，反之亦然。作者将这种现象归因于交易所做市商制度和限价订单簿的非均匀分布等市场微观结构因素。另外一个相对更近期的例...