BigQuant平台创建默认模板策略后,可以看到默认的因子,并且已经被组合在一起了。因子来源有很多种,此次我们从以下进行因子构建:
“如何从证券机构的研报获取相应的因子“详细戳以下视频(指路"P46:0924初中级用户如何写出一个好策略"):
BigQuant AI量化专家 Meetup(update:1119)
摘取部分讲解:
比如《国泰君安证券:基于短周期价量特征的多因子选股体系》中分享了基于短周期量价特征的多因子选股体系,意思就是传统多因子跟短周期多因子的区别在哪里?这篇研报整理了阿尔法评价的体系以及实操做法,并且介绍了短周期交易型阿尔法策略的构建思路。
首先,短周期交易阿尔法与传统多因子模型的区别是什么?

本文探讨了短周期交易阿尔法策略与传统多因子模型的区别,并以《国泰君安证券:基于短周期价量特征的多因子选股体系》为例,介绍了如何从证券研报中获取和构建因子,以及如何通过因子分析评估其效果。通过实例展示了如开盘缺口跳空高开的因子评估,强调在不同市场环境中,因子的有效性和应用方式差异。
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