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最新推荐文章于 2025-09-15 13:13:20 发布
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本教程精选了量化投资领域的核心课程，包括多因子模型的单因子测试、Backtrader量化回测平台的实战应用、以及利用Python进行自动化股票交易的技巧。通过实际案例，学员将深入理解如何评估单因子质量、掌握Backtrader的策略编写，并学会用Python模拟鼠标键盘操作实现自动化下单。

  • 多因子模型之单因子测试视频教程

包括alphalens的使用，单因子的计算实例，单因子的处理，包括正交化；怎么样的单因子才是一个好因子？

https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/25572

  • 量化回测平台Backtrader实战

系统学习backtrader回测的方法和策略的编写

https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/9040

  • sumo交通仿真入门教程

https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/25834

  • python模拟鼠标键盘实现自动化股票下单

https://study.163.com/course/introduction.htm?share=2&shareId=400000000511007&courseId=1208878802&_trace_c_p_k2_=c6ee2b27d575484185b809a65379bdd3

 

多因子模型学习笔记
weixin_44357667的博客
12-16 5658
一、简介 多因子模型是风险——收益关系的定量表达，因子是不同类型风险的解释变量。 多因子模型是由APT理论发展而来，一般表达式 多因子模型本质是将对N只股票的收益——风险预测转变为对K个因子的收益——风险预测，将估算个股收益率的协方差阵转化为估算因子收益率的协方差阵。 多因子模型构建流程主要包括：因子筛选、收益预测、风险预测、组合优化 二、基本理论 投资组合管理 被动管理 又称为指数化管理。 目标是尽可能的跟踪某个股票指数或者其他基准，使得投资组合 的绩效与业绩基准偏离最小。被动投资组合经理根据
单因子测试框架和单因子回测框架搭建
黑马程序员官方博客
12-27 1537
刚才我们在研究平台上所做的因子IC分析和因子收益率分析都属于因子的测试框架，因为我们使用的第三方平台，所以没有办法做一个比较完整的通用的测试系统。但是目的是为了测试选出表现较好的，如果我们建立好了测试结果？因子分析完了接着做什么？当筛选出部分因子之后，其实我们还要去观察它在回测过程当中真是的收益率情况。所以要建立每个因子的回测框架，主要对不同分位数上的股票收益进行统计。统计完结果之后我们需要对上百个因子进行一次筛选，在这里采取打分排名。
优快云课程
活在当下
04-16 357
我的课程
doitmyway的专栏
09-21 1103
菜鸟课堂： http://www.runoob.com/ 课程：         https://www.coursera.org
量化多因子模型实战：非线性假设与情景分析应用
最新发布
weixin_42610671的博客
09-15 1914
共线性可以通过方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）来量化。VIF 的计算公式如下：其中 $R_j^2$ 是因子 $j$ 对其他因子进行线性回归时的决定系数。一般认为：- VIF > 10：存在严重共线性；- VIF > 5：存在中等共线性；- VIF < 5：共线性影响较小。示例代码：计算VIF值# 假设df是包含因子的DataFrame逻辑分析：- 第1~2行：导入VIF计算模块。
多因子模型（MFM）
weixin_40248634的博客
02-22 3326
Alpha定义Alpha和Beta是相辅相成的，分别是使用线性回归将组合收益率分解为与业绩基准相关的部分和业绩基准不相关的残差部分。如果rp(t)是投资组合在时点t =1,2,3,…,T上的超额收益率，rg(t)是业绩基准在同时期的超额收益率，那么回归模型为：。组合P的残差收益率是：根据定义，业绩基准组合的残差收益率总是等于零，即θg=0总是成立。因此，业绩基准组合的Alpha必然等于零，为了保证αg =0,我们要求股票层面的Alpha列向量满足业绩基准中性的约束。
多因子
小壁虎的春天
11-19 2416
多因子模型梗概 股票收益受到多重因素的影响，比如宏观、行业、流动性、公司基本面、交易情绪等等。多因子模型就是寻找那些和股票收益率最相关的影响因素，把这些因素组合起来刻画股票收益并据此进行选股。 在市场无效或弱有效的假设下，多因子模型通过主动投资组合管理来获取超额收益。其核心思想在于市场影响因素是多重的并且是动态的，但是总会有一些因子在一定的时期内能发挥稳定的作用。在量化实践中，由于不同市场参与者或分析师对于市场的动态、因子的理解存在较大差异，因此构建出各种不同的多因子模型。 理论背景&发展历史
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08-21
【旧食课堂灯光美食短视频课】是一门专为热爱美食制作和摄影爱好者设计的课程，旨在教授如何通过灯光技巧和短视频拍摄，提升美食的视觉吸引力，让每一道佳肴都成为镜头下的艺术品。课程资源包括一系列视频教程，帮助...
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09-09
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09-06
9.即梦AI如何生成视频.mp4 10.如何给账号定位（不迷茫）.mp4 11.账号搭建.mp4 12.作品上热门技巧.mp4 13.作品发布最佳时间.mp4 14.如何开通商品橱窗.mp4 15.商品橱窗怎么添加商品.mp4 16.如何选爆品1.mp4 17...
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08-20
【安卓音视频开发工程师视频课程】是一门针对Android平台音视频处理的专业教程，涵盖了从基础到高级的各种技术。这门课程旨在帮助学员深入理解Android音视频的开发原理，提升在移动设备上的多媒体应用开发能力。课程...
20161220-华泰证券-多因子系列之四：单因子测试之动量类因子.pdf
11-19
20161220-华泰证券-多因子系列之四：单因子测试之动量类因子.pdf
《Python量化投资》01 量化投资之单因子测试（概述，Pandas的适用）
当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。
01-19 5730
一、 股票aplha多因子策略介绍 量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。 1.1 股票alpha多因子 多因子投资：先去找一些系列单个的因子，将单因子进行合成，完成一个大的因子alpha。利用大的a
量化选股——基于Fama-French三因子模型的量化策略
呆萌的代Ma
01-26 1万+
多因子模型（Multifactor Model），也是使用最为广泛的模型（神似ywxby=wx+bywxb因子：资产收益（率）的解释变量多因子模型：是基于“因子”的投资理论构造出的一个模型，用于描述投资的逻辑因为多因子模型是希望构建“解释变量”来解释最终收益，因此在构造模型的过程中，会存在一些前提条件。想象这样一个场景：过去买了好多股票【股票的组合】，每天都会有当天的损益，最终形成收益曲线图。因子是用来解释股票本身的，而最终会通过作用于个股价格的涨跌，将损益传递给整个组合。
转：量化单因子测试一般步骤
热门推荐
纸上得来终觉浅
01-08 1万+
作者：JD-Quant 链接：https://www.zhihu.com/question/56533097/answer/149567777 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 单因子是在只考虑一个目标因子的策略，多因子目标策略试考虑多个因子相互影响下的量化策略。 说一下量化中的单因子测试吧。 单因子测试的目标是为了检验一个目标因
多因子模型构建方法分类：回归法、打分法
漫步量化
09-10 1万+
多因子模型的构建方式通常被分为：打分法、回归法 打分法 打分法是指选用若干能够对股票收益产生预测作用的因子，之后根据股票的每个因子值在截面上的相对位置给出股票在该因子上的得分，然后按照一定的权重将每个股票的各个因子得分相加从而得到该股票的最终得分并按照该得分对股票进行排序，筛选，构造投资组合。 打分法的关键要点有： 因子的权重 即便因子很好，如果权重不合适，整体结果可能也会很糟糕。常见的权...
多因子模型+Alphalens+实例
进击的小学生
12-25 590
多因子模型（Multiple-Factor Model, MFM）正是基于 APT 模型的思想发展出来的完整的风险模型。Alphalens的输入是因子的历史取值和对应的资产价格（或回报），然后比较因子的预测和资产的实际表现，最后给出。Alphalens是一个python库，用来分析一个因子预测未来收益的能力，可以验证并突出展示。多因子模型本质上是将对于 只股票的收益-风险预测转变成对于 个因子的收益—风险预测。多因子模型的优势在于它可以提供更为完整的。的取值和资产的价格（或回报）。与未来收益之间的相关性。
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资源摘要信息:"网络视频课程网站模板是一个专为教育机构设计的在线视频教学平台，它涵盖了教育行业对于在线课程需求的多项功能，并可用于在线培训和学习管理系统(Learning Management System，简称LMS)的构建。...
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