夏普比率源码？ 夏普比率图？

摘要： Barra模型因子的构建及应用系列七之Liquidity因子1、Liquidity因子在Barra模型中的计算方法包含三个关键子因子：月度换手率、季度...

Barra模型因子的构建及应用系列七之Liquidity因子

1、Liquidity因子在Barra模型中的计算方法包含三个关键子因子：月度换手率、季度换手率与年度换手率，各子因子权重分别为0.30.30.3。该因子的换手率通过成交量与流通股本的比率计算，通过T天的加总求得对数形式，具体换手率的计算周期分别为月度21天、季度63天、年度252天。

2、探索主动投资的秘密：Barra因子的构建与测试之旅 主动投资的世界里，预测与市场共识的偏差是关键。CAPM虽有其理论基石，但因子预测的精确性尚待明确。在此背景下，Barra模型脱颖而出，通过多维度的因子构建和严谨的测试框架，为投资者提供了独特的投资视角。首先，数据预处理是构建Barra因子的基石。

3、Liquidity（流动性因子）：流动性因子主要是换手率，持有流动性低的资产需要承担流动性风险，流动性因子整体收益率较低且呈现周期性。总结：CNE5模型中的10个风险因子在A股中的收益波动较大，不是持续带来稳定超额收益的alpha因子，长期来看仍具有风险。

4、选择加权最小二乘法对沪深300成分股、中证500成分股、全市场样本个股构建回归模型，其中沪深300成分股样本下的回归模型拟合程度较好。在十个风格因子中，Size因子和Liquidity因子在三个样本下风格最为明显，其中Liquidity因子收益方向稳定。

5、Barra系列（一）：探索Barra因子构建与测试 在主动投资中，主动管理决策的核心是预测与一致预期收益率的差异，套利定价理论（APT）提供了预测框架，但具体如何预测并未给出明确指导。预测收益率的艺术性体现在APT中，尽管它可用于生成预期收益，但选择预测因子是关键挑战。

6、年代，人们不再局限于市场这个单一因子，APT和Barra多因子模型扩大了人们选择因子的范围，其中包括国家地域因子，行业因子，宏观因子等。2000年之后，人们对因子的认识又扩展到了新领域：风格因子与策略因子。比如，Fama-French三因子及Carhart四因子模型中的规模，价值，和动量因子。

Alpha系列——组合优化概述【附源码】

在股票投资组合管理中，组合优化扮演着核心角色，它主要涉及两个方面：预测（alpha挖掘）与组合优化。本文通过实战视角，详细阐述了各种组合优化场景，并提供了相应的实验代码，帮助投资者更深入地理解这一过程。在alpha构建阶段，我们分为alpha研究与alpha组合两个流程。

新技术的出现很多时候不过是厂商的“噱头”而已，不过这个定律在宏碁这儿并不适用。全新的无风扇 Acer LiquidLoop 冷却技术给Alpha 12带来的的确是散热能力、机器性能与设计体积的三赢，真正的解决了二合一平板笔记本产品一直以来要解决的性能 Or 体积之间的难题。

λk 称为第k个因子的风险溢价（risk premium），在确定型APT模型下，λk= （ （ ） ，其中R（k）是因子k的特征因子组合收益率，该组合对k个因子的暴露度为1，对其他因子的暴露度都是0。

如何高效、优雅地进行高频策略回测?

1、要高效、优雅地进行高频策略回测，可以从以下几个方面入手：数据处理 高效加载与转换：使用高效的文件格式存储和加载原始数据，利用内置函数实现滚动计算，避免循环操作，提升数据处理效率。 数据准备细致：将tick数据转换成合适的K线数据，并基于已有字段衍生出策略决策所需的数据。

2、为确保高效且严谨的回测框架，提供所有源数据、源代码和Python环境的完整包，以便用户下载并自行实践。通过实践操作，用户可以更好地理解和掌握高频策略回测的细节与流程，从而在实际策略研发中更加专注和高效。

3、数据收集 获取充足的历史数据：这是策略回测的基础。数据应涵盖策略涉及的市场（如股票、期货、外汇等）和时间范围，确保数据的全面性和代表性。历史数据应包括价格、成交量、市场指数等相关信息，以便准确模拟真实市场环境。回测执行 使用量化软件或编程语言：将策略代码化，并应用于历史数据。

4、策略回测方法：手动回测：使用电子表格软件（如excel）手动输入历史数据。根据交易策略规则编写公式来计算交易信号和盈亏情况。这种方法耗时但有助于深入理解回测过程。量化回测平台：利用专业的量化回测平台（如Wind、JoinQuant等）进行回测。

5、如何进行有效的回测：选择高质量的历史数据：准确、全面的历史数据是回测的基础。投资者应确保所选数据具有代表性，能够真实反映市场的历史情况。同时，数据的更新频率和完整性也至关重要，以确保回测结果的时效性和准确性。选择合适的回测方法：根据策略的特点和需求，投资者应选择适合的回测方法。

python量化交易之指数增强策略(fmz平台)

1、步骤1和2已使用Pycharm完成，读者需下载沪深300指数数据。通过代码实现步骤3和4，最终获得优化后夏普比率源码的投资组合。指数增强策略源代码 实现指数增强策略的代码基于发明者量化交易平台开发，代码可在fmz.cn获取。完成步骤3和4后，代码实现优化后的成分股列表。

2、首先，用户需要在相应交易所网站申请API-KEY，包含Access Key与Secret Key。用户需要将API-KEY（Access Key夏普比率源码：9af1b5bfe833b2ee0d54bb95325579d5，Secret Key：2043b8629620d4d69590803c55fa92bc）添加至FMZ平台，完成交易所的注册与授权。

3、掘金量化（Myquant）：提供股票、期货数据，支持Python、Matlab等编程语言，支持回测和模拟交易，实盘交易需要人工审核。社区活跃度一般。 开拓者（TradeBlazer）：主要服务于期货，提供C语言底层支持，有独立客户端，实盘交易侧重全自动期货交易。交流区活跃。

4、知名的期货量化平台包括但不限于以下几个：恒生PTrade：特点：由恒生电子推出，专为高净值投资者和机构投资者设计。提供策略编写、回测、模拟交易和实盘交易等全方位功能。访问方式：通常需要通过合作的券商访问。聚宽（JoinQuant）：特点：在线平台，适合个人和机构投资者进行量化研究、回测和实盘交易。

5、聚宽（JoinQuant）实时与历史数据全面，提供API。回测与模拟交易功能丰富。与第一创业合作提供实盘交易。 Bigquant 提供实时与历史数据，支持AI开发策略。回测与模拟交易全面。社区活跃。 真格（澎博财经旗下）主要提供金融衍生品数据，支持Python策略研究。回测与模拟交易主要针对期货、期权。

6、数据方面：提供股票、基金、期货、指数、期权等数据，以及宏观、电商等信息。研究方面：提供类似IPython Notebook的研究平台，支持Python研究。回测与模拟交易：支持多品种回测与模拟交易。实盘交易：暂时无法实现实盘交易。交流社区：活跃度高。发明者（FMZ）数据方面：主要商品期货与加密货币数据。