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我也要
我们翻译了一篇来自海外的网络研讨会议纪要，简洁地为各位读者呈现了量化投资特别是因子投资基金的几个问题。本文原著来源于Research Affiliates，其创办于2002年，比较侧重于smart beta和因子策略。
虽然数量化带来了非常专业的分工和类似流水线的工作流程，但是依然有很多细节值得投资人把握和关注，量化投资绩效并非能够平稳保持，这些因素直接影响了你的因子投资基金选择。
网络研讨会系列大纲：
1.多因子投资的重要性是什么？
- 多因子投资的商业案例 - 学术框架
- 对流行因子的证据进行严格审查
2.忽视因子投资的风险
3.多因子设计，第1部分 - 混合与积分
4.多因子设计，第2部分 - 掌握交易成本
5. ESG集成（企业社会责任）中的问题
上图是全球SmartBeta基金权益在2005~2017年的增长情况，可以看到并没有显著的颓势，反而非常强劲。
单因子 & 多因子策略（基于JoinQuant）
一份朴实的声明。。。1. 基于joinquant，大部分代码是原作者所写，俺只是改写、补充。。。2. 源码见：https://www.joinquant.com/post/7753. 基于因子打分，不是因子回归（思路：单因子打分，分值赋权个股形成单因子组合，再等权加权单因子组合，变为多因子策略）----------------------------------------------------...
【基金量化研究系列】基金绩效归因模型——Brinson多期归因模型之python实现
文章目录1. 引言2. Brinson多期归因模型的Python实现2.1 基准数据读取模块2.2 持仓数据读取模块2.3 持仓收益与基准计算模块2.4 Brinson多期归因模型核心算法Brinson_Multiple2.5 主函数模块3. 归因结果写在最后 1. 引言 在上文中，我们已经介绍了Brinson归因模型的基本思想。那么，就让我们动起手来，实现这一方法吧！ 在Brinson多期归因模型实现的过程中，本文使用模块化方法，将整个实现过程划分为如下五个功能板块： Module 1: 基准数据读取模
python因子数_Python与量化多因子——因子库（下）
1. 前言有点泄气，读者不多，赞同也不多，不过万事开头难。上一篇我分享了因子库的设计，这一篇主要讲实现，加上我的标题叫Python与量化多因子，势必要加点代码在里头，不过旨在抛砖引玉，点到即止，更多的内容需要读者们自己去探索。对了，读者如果自己动手，基础的Pandas，Numpy的操作还是需要会的，网上也有很多教程，大家也可以去看，如果有需要，后面我也可以写篇文章来介绍。2. 因子构成好像现在各家...
多因子策略-APT模型
导语：APT（Arbitrage pricing theory）定价理论是CAPM的一个推广，它们都是均衡状态下的模型，不同的是：CAPM把收益单纯的归为市场变化这一个因子引起的。APT把收益归因在不同的因子上面。本文旨在运用多元线性回归选股的方法，构建多因子策略。 ...
机器学习多因子策略
前言 在二级市场的量化策略中，多因子策略称得上是最早被创造但同时也是变化最多的投资策略之一，好的因子意味着长期稳定的收入，因此能够发现一个好的因子是每位宽客的一致愿望。多因子策略理解起来并不复杂，实现起来却可以通过多种不同的渠道，从而带来不同的表现，本文基于经济学家在2005和2012发表的两篇论文，探究市值因子在我国二级市场中的表现。 与传统多元线性回归不同，本文采用了支持向量回归（Support Vector Regression）和随机森林回归（Random Forest Regression）两
博图编写温度程序_s7 smart200的CRC-16校验程序
最近做一个小项目，项目中采用485自由口通讯方式，使用一台西门子S7 smart200对一台冷水机做多个状态和温度做监控，并能对冷水机进行启停控制，和参数设置，因为冷水机的协议不是标准modbus格式，所以要自己编写通信协议。其中要用到CRC校验，在网上找了些别人写的程序，基本上用不了。只能自力更生了。首先，找到CRC校验的算法，并理解。 下面就是我找的算法（这个网上很多），1．...
防止通达信公式被盗？手把手教你用DLL加密+互联网验证（含易语言后台管理）
本文详细介绍了如何通过DLL加密与互联网验证技术保护通达信公式安全。从DLL加密实现、设备绑定到易语言后台管理，提供了一套完整的防护方案，有效防止公式被盗用。重点讲解了互联网验证登录和绑定设备等核心技术，帮助量化交易者守护核心资产。
YOLOv11 网络结构详解：一文看懂 Backbone、Head、C3k2、SPPF 和 Detect 检测头
在使用 YOLOv11 进行目标检测时，我们经常会接触到或这样的模型配置文件。backbone和head分别是什么意思？ConvC3k2SPPFC2PSA这些模块分别起什么作用？P3/8、P4/16、P5/32 代表什么？为什么最后 Detect 要同时接收 3 个不同尺度的特征图？YOLOv11n、YOLOv11s、YOLOv11m、YOLOv11l、YOLOv11x 的区别在哪里？
基于Python的京东商品价格监控与降价提醒系统设计与实现
本文详细介绍了如何使用Python构建一个完整的京东商品价格监控与降价提醒系统。系统通过爬虫技术实时抓取京东商品价格信息，结合数据存储与分析，实现价格波动监控和智能降价提醒功能。文章涵盖了系统设计、技术选型、代码实现以及部署方案，为电子商务价格监控领域提供了一个实用的解决方案。关键词：Python爬虫、京东API、价格监控、降价提醒、自动化。
【LAMMPS学习】四、运行 LAMMPS(2)命令行选项
本部分解释了在安装可执行文件或下载源代码并构建可执行文件后如何运行 LAMMPS。命令文档页面描述了输入脚本的结构以及它们可以包含的命令。
YOLOv8改进，YOLOv8主干网络替换为FasterNet(全网独发手把手教学，助力涨点)
FasterNet的整体架构由四个分层阶段组成，每个阶段包含一组FasterNet模块，并在前面加一个嵌入或合并层。最后三层用于特征分类。每个FasterNet模块内部，一个PConv层后跟两个PWConv层，为了保持特征多样性并降低延迟，归一化和激活层仅在中间层之后进行，其中，PConv 是一种快速高效的卷积操作，通过仅对部分输入通道应用卷积滤波器，而保持其余通道不变，从而减少了计算量和内存访问。
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
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STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
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