风险量化评估模型相关资讯_叩富问财专题

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

进入2026年，单一指标选股的局限性日益明显。多因子模型作为量化投资的经典方法，通过在PTrade平台上整合价值、动量、质量和成长等多个维度的因子，能够为投资者提供更稳健的超额收益来源。在PTrade中构建多因子模型，投资者可以利用其自带的行情数据库进行多维度的因子挖掘。例如，通过计算过去一个季度的营收增长率（成长因子）结合当前的PB分位数（价值因子），并剔除资产负债率过高的公司。PTrade的强大之处在于可以对这些因子进行打分排... 阅读全文

2026-4-23 10:30 159次浏览

算力大会+模型涨价！新手3步看懂主线还能走多远

资深小晰经理 _股票
沈阳已帮助356人好评32

导语：4月9日到11日，第三届AI算力产业大会正在深圳举行，英伟达、华为等龙头企业齐聚，探讨算力如何“赋能千行百业”。与此同时，阿里云、腾讯云、百度智能云刚刚集体完成一轮大模型涨价，涨幅最高超过460%。一边是产业盛会催热市场情绪，一边是涨价潮兑现产业逻辑。而一季报的数据更显示，AI算力产业链上多家公司业绩翻倍甚至暴涨数十倍。算力主线还能走多远？对于普通投资者来说，用三件事就能看懂主线的成色：看驱动逻辑够不... 阅读全文

2026-4-10 11:30 315次浏览

如何解决多因子模型中的因子相关性问题？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1296

在多因子量化选股中，并非因子越多越好。如果选入的因子彼此高度相关，就会产生“共线性”问题，导致模型在计算权重时出现偏差，甚至放大风险。在2026年的量化实践中，如何处理因子相关性、提纯“有效信息”，是构建高水平量化组合的关键环节。因子相关性的直观表现是：你选了市盈率（PE）、市净率（PB）和市销率（PS）。从表面上看这是三个因子，但实际上它们都高度反映了“估值&rdquo... 阅读全文

2026-4-10 09:48 270次浏览

多因子模型中价值因子和成长因子的权重如何分配？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1296

在多因子量化配置中，价值因子（Value）和成长因子（Growth）往往被视为“天平的两端”。价值因子侧重于寻找被市场低估的“烟蒂”或“便宜货”，常用指标包括PE、PB、PS等；而成长因子则倾向于捕捉具备高爆发力的个股，核心指标为营业收入增长率、净利润复合增长率等。在2026年的量化选股实践中，这两者的权重分配直接决定了组合的防御性与进攻性。一种常见的分配策略... 阅读全文

2026-4-10 09:42 266次浏览

网格交易模型的数学原理与实战参数设置

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1296

在震荡行情中，有一种被很多投资者推崇的“无脑赚钱法”——网格交易模型（GridTrading）。它的核心逻辑非常朴素：在设定的价格区间内，将资金分成若干份，每跌一个台阶就买入一份，每涨一个台阶就卖出一份。虽然逻辑简单，但想要在2026年的复杂行情中稳定获利，网格交易需要极其精细的数学计算和参数设置，而不是随意的乱挂单。网格交易的客观逻辑网格交易本质上是“反趋势”策略。它假设市场大部分... 阅读全文

2026-4-3 09:44 429次浏览

多因子模型中，机器学习与传统线性回归哪个更强？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1296

在2026年的量化论坛上，关于“机器学习”与“传统线性模型”的优劣讨论从未停止。支持机器学习的人认为其能够挖掘深层规律，而支持传统模型的人则看重其可解释性和稳健性。对于普通投资者来说，理清这两者的关系，对模型选择至关重要。首先，传统线性模型的“稳”。线性模型（如OLS回归）认为因子与收益率是线性相关的。其最大的优点是逻辑清晰——PE越低，分值越高。这种透明性让... 阅读全文

2026-4-2 11:00 167次浏览

可转债日内T+0策略：QMT模型交易的实战逻辑分析

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1296

2026年的A股市场，可转债依然以其独特的“T+0”交易机制和相对较低的交易成本，吸引了大量活跃交易者。不同于股票的次日卖出限制，可转债允许投资者在日内进行高频次的买卖博弈。在这样的快节奏下，人工手动操作几乎无法跑赢量化程序。利用QMT（极速策略交易系统）进行模型交易，已成为可转债玩家的标准配置。可转债量化交易的核心逻辑可转债的日内策略通常基于以下几个维度构建：1. 正股联动：由于转债与正股价格具有高度相关... 阅读全文

2026-4-1 09:22 394次浏览

利用大模型辅助QMT代码编写：提问公式与避坑原则

小鱼经理 _股票
玉林已帮助21万+人好评2150

在量化交易2.0时代，编写代码已不再是苦差事。借助DeepSeek等大语言模型，新手也能快速生成QMT策略。但由于QMT的接口（xtquant）具有一定的特殊性，向AI提问时需要遵循特定的“公式”。推荐的提问模板是：“你现在是一个QMT量化专家，请帮我写一个Python策略。要求如下：1.使用initialize初始化；2.handlebar逻辑为每分钟检查一次；3.策略逻辑是[描述你的策略]；4.必须符合xtquant的API规范，并显式指定xtdata.data_dir路径。”避坑原则有二：第一，不要让AI使用过于超前的Python... 阅读全文

2026-3-24 09:52 188次浏览