风险量化评估模型相关资讯_叩富问财专题

小鱼经理 _股票
玉林已帮助21万+人好评2145

很多量化初学者在第一次使用QMT进行回测时会发现结果报错或曲线为空，这通常是因为本地数据库缺少历史行情。与云端运行的PTrade不同，QMT采用本地运行架构，这意味着所有的计算都在投资者的电脑上完成，因此必须提前将历史日线、五分钟线或Tick数据从服务器下载到本地硬盘。在QMT界面左上角的“操作”菜单下，设有专门的数据管理模块。投资者需要根据策略回测的时间跨度（如过去三年）和涉及的板块（如沪深A股），手动执... 阅读全文

2026-4-8 10:10 132次浏览

PTrade量化交易中的多因子模型构建实战

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评551

多因子模型是2026年机构化市场的核心选股手段。通过PTrade，散户投资者也可以构建一套基于客观数据的综合评估体系。因子的筛选与分类在多因子模型中，常见的因子包括：估值因子（PE/PB）、成长因子（净利润增长率）、质量因子（ROE）、动量因子（区间涨幅）等。PTrade提供了一键提取这些因子的函数。投资者可以根据当前的市场风格（如价值风格或成长风格），为不同因子分配权重。综合评分与自动调仓模型会根据预设权重为全市场或特定指数成分... 阅读全文

2026-4-3 16:04 296次浏览

量化模型回测中的“未来函数”陷阱如何识别？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1273

很多量化新手在开发模型时会遇到这种“惊喜”：回测曲线异常完美，几乎每天都在赚钱，回撤极小。然而，一旦投入实盘，却亏损连连。这种情况，大概率是模型掉入了“未来函数”的陷阱。客观分析，未来函数是量化建模中最致命的逻辑错误之一。它指的是模型在计算某个时间点的买卖信号时，不小心使用了这个时间点之后才产生的数据。什么是未来函数？举例说明为了理解这个枯燥的概念，我们来看一个客观的例子。假设你编写... 阅读全文

2026-4-3 09:47 196次浏览

择时模型在量化交易中的核心作用及实现方式

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1273

在投资界有一句名言：“选股决定了你能赚多少，而择时决定了你能活多久。”量化择时模型（MarketTiming）的目标，就是通过对市场趋势的量化分析，判断当前应该重仓买入、空仓观望还是减仓离场。在2026年的波动行情中，择时模型的作用愈发凸显。它不仅能帮助投资者规避系统性下跌，还能在震荡行情中通过频率极高的微型趋势捕捉，提升账户的整体收益。择时模型的基本分类量化择时通常分为三类：趋势择时、波动率择时和情绪择时... 阅读全文

2026-4-3 09:44 177次浏览

指数增强策略揭秘：量化模型如何实现“超越指数”的超额收益

小李经理 _股票
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指数增强策略（IndexEnhancement）是目前量化公募和私募产品的主流配置方向。其核心逻辑非常明确：在跟踪某个特定指数（如中证500或沪深300）的基础上，通过量化选股模型进行微调，目标是在指数上涨时比它涨得更多，在指数下跌时比它跌得更少。指数增强的实现途径通常分为两部分：一是“基准持仓”，即通过配置指数成份股来获取β收益；二是“超额博取”，即利用量化因子对成分股进行优选，或... 阅读全文

2026-3-27 08:57 211次浏览

理解量化交易中的“黑盒”模型与可解释性

小李经理 _股票
宁波已帮助6.8万+人好评71

随着机器学习在量化中的应用，许多策略变成了“黑盒”模型，虽然收益不错但逻辑难以理解。然而，在资管领域，策略的可解释性关乎风险管理。了解策略在什么情况下盈利、在什么情况下亏损，对于应对未来市场变化至关重要。因此，量化者在追求收益的同时，应通过归因分析（PerformanceAttribution）揭示业绩来源。国金证券提供的QMT与PTrade系统内置了多维度的策略回测报告，帮助投资者拆解收益来源。10万资产... 阅读全文

2026-3-26 11:07 158次浏览

2026年AI与量化：如何在PTrade中引入机器学习模型？

张经理 _股票
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步入2026年，深度学习与大语言模型已开始渗透进量化交易。PTrade作为支持标准Python环境的平台，为投资者引入AI模型提供了可能。投资者可以在本地利用Scikit-learn或TensorFlow等库，基于历史财报和行情数据训练出一个“涨跌预测模型”。随后，将训练好的权重文件（ModelWeights）部署至PTrade。在实盘中，PTrade实时获取行情数据并输入模型，自动生成买卖信号。相比传统的... 阅读全文

2026-3-25 14:56 173次浏览

量化选股策略中的多因子模型基础科普

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1273

在量化投资的世界里，多因子模型（Multi-FactorModel）被誉为“选股的基石”。它不再依赖于某一个孤立的指标（如PE或股息率），而是通过建立一套多维度的打分系统，从浩如烟海的个股中筛选出胜率最高的组合。简单来说，多因子模型就像是一个精准的筛选过滤器。每一个“因子”代表了股票的一种特征。常见的因子包括：1. 价值因子：如市盈率（PE）、市净率（PB），寻找那些被市场低估的品种... 阅读全文

2026-3-20 10:49 277次浏览