【量化交易】 量化因子 风险类因子

最新推荐文章于 2024-12-15 23:00:56 发布
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分类专栏： 量化交易 量化因子 文章标签： python
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本文探讨了如何通过计算60日、20日及120日夏普比率、收益方差和偏度（如偏度Skewness和峰度Kurtosis）来评估股票的风险。使用历史收盘价数据，详细介绍了这些风险指标的计算方法，以帮助投资者理解市场波动性和风险控制策略。

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量化因子 - 风险类因子计算

60日夏普比率 sharpe_ratio_60

（Rp - Rf） / Sigma p

其中，Rp是个股的年化收益率，Rf是无风险利率（在这里设置为0.04），Sigma p是个股的收益波动率（标准差）

20日收益方差 Variance20

取21个交易日的收盘价，算出日收益率，再取方差

个股收益的120日偏度 Skewness120

取121个交易日的收盘价数据，计算日收益率，再计算其偏度

20日夏普比率 sharpe_ratio_20

（Rp - Rf） / Sigma p

其中，Rp是个股的年化收益率，Rf是无风险利率（在这里设置为0.04），Sigma p是个股的收益波动率（标准差）

60日收益方差 Variance60

取61个交易日的收盘价，算出日收益率，再取方差

120日收益方差 Variance120

取121个交易日的收盘价，算出日收益率，再取方差

120日夏普比率 sharpe_ratio_120

（Rp - Rf） / Sigma p 其中，Rp是个股的年化收益率，Rf是无风险利率（在这里设置为0.04），Sigma p是个股的收益波动率（标准差）

个股收益的60日偏度 Skewness60

取61个交易日的收盘价数据，计算日收益率，再计算其偏度

个股收益的20日偏度 Skewness20

取21个交易日的收盘价数据，计算日收益率，再计算其偏度

个股收益的120日峰度 Kurtosis120

取121个交易日的收盘价数据，计算日收益率，再计算其峰度值

个股收益的20日峰度 Kurtosis20

取21个交易日的收盘价数据，计算日收益率，再计算其峰度值

个股收益的60日峰度 Kurtosis60

取61个交易日的收盘价数据，计算日收益率，再计算其峰度值

参考：

  1. 聚宽-因子看板-风险类因子
股票量化因子学习
willduan的博客
04-24 1万+
看到一篇博客文章，里面阐述了很多股票的量化因子，学习了一番，但是解释的不是很细，我之后又详细查询了很多，形成了这篇文章，特此记录一下，为自己和后来人查询使用。 最近在看《量化投资数据挖掘技术与实践（MATLAB版）》。学习了其中的常见的股票衍生变量，并且利用WIND金融数据终端的matlab借口windmatlab导出一些数据进行了一个简单的学习。特此记录。 1. 移动平均线 移...
动量风险因子 matlab,【指标量化】动量指标——CMO钱德动量摆动指标
weixin_32537029的博客
04-08 616
本帖最后由 TaoZzzzz 于 2018-4-16 15:26 编辑【指标量化】动量指标——CMO钱德动量摆动指标1523172855(1).png (72.21 KB, 下载次数: 33)2018-4-16 15:18 上传致初学者：大家好，我是一个马叉虫的宽客：Tao，从本期开始，我将为大家带来一系列的量化指标。众所周知，认识技术指标是作为一个从事二级市场必不可少的技能。相信开始对量化感兴趣...
构建量化因子分析体系
量化交易研究
09-17 4824
挖掘Alpha因子、评价Alpha因子、改进Alpha因子是量化投资者职业生涯永恒的奋斗目标，而一套严密有效的因子分析体系是这一切的基石。“不以规矩，不能成方圆”，没有系统的因子分析体系，Alpha研究举步维艰，难以筑起量化研究的高楼。 萝卜投资结合国内外量化研究经验，从量化投资者实际需求出发，构建了一套包含因子统计分析、IC分析、分组测试等模块的完整因子分析体系，是投资者进行Alpha研究的利...
【量化交易】 量化因子 情绪类因子计算
海贼王的博客
08-20 3408
中证500，近三年超额收益因子排序
量化交易中的因子
falldeep的算法世界
04-16 3804
什么是Alpha因子？也就是超额收益因子。 我们首先总结一下基本因子： 盈利性：投入资本回报率(ROIC)、已利用资本回报率(ROCE)、净资产收益率(ROE)、总资产收益率(ROA)、边际利润、人居收入、经济利润、投资增额收益。 估值：自由现金流价格比、外部融资总资产比、企业价值与EBITDA比(EV/EBITDA)、市盈率、股息率。 现金流：自由现金流(FCF)和营业收入之比、投入资本现金回报率(ROIC)。 成长性：每股自由现金流、每股盈余。 资产配置：净回购股份与投入资本比、一年流通股减
量化交易常用名词介绍（三）——因子篇
m0_67510277的博客
04-09 6293
然而，需要注意的是，高增长潜力的公司也可能伴随着较高的风险，因此在使用成长因子时，投资者应当综合考虑风险和回报的平衡。技术因子（Technical Factors）在投资领域中通常指的是那些基于历史价格和交易量数据的量化指标，它们被用来分析和预测金融市场中证券价格的未来走势。市场情绪因子（Investor Sentiment Factor）是指反映市场参与者情绪和心理状态的一系列指标，它们可以影响投资者的交易行为和决策，从而对资产价格和市场波动产生影响。
量化交易之因子分析大全
夏之微风的博客
12-15 688
在机器学习项目中，特征工程是非常重要的。在量化研究中也是如此。本文将量化研究中常用到的特征，也就是因子进行详细收纳，并给出推导公式和实现代码。
量化交易-单因子有效性分析-MACD
01-19
**量化交易——单因子有效性分析：MACD** 在金融投资领域，量化交易是一种利用数学模型和计算机程序来做出投资决策的策略。它依赖于数据驱动的分析，而非传统的主观判断。其中，因子有效性分析是量化交易中的关键...
电阻炉温度仿真及模糊PID控制技术详解——量化因子与比例因子设定
最新发布
05-13
文中重点探讨了模糊PID控制的应用，特别是量化因子和比例因子的设定方法。通过对电阻炉工作环境、加热功率、物料成分等参数的模拟和优化，利用模糊PID控制算法实现了更为精确的温度控制。此外，还强调了环境因素（如...
量化交易-单因子有效性分析-DIF
01-20
在量化交易领域，单因子有效性分析是评估特定因子对投资决策影响的重要方法。"DIF"通常指的是差分因子（Difference Indicator Function），它可能是指股票价格变动中的某种差异性特征，如涨跌幅度、成交量差异等。在...
barra风险因子
07-31
量化经典模型 相似的资产会有相似的回报，这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因（因子），资产会表现的十分类似，例如价量变化、行业、规模或者利率变化。多因子模型就是为了发掘这些因子，并且确定收益率随因子变化的敏感程度。通常来说，多因子模型包括了宏观因子模型、基本面因子模型和统计因子模型。这几种模型在分析不同的大类资产风险收益的时候也有不同的效果。
风险量化模型
热门推荐
textboy的专栏
06-29 1万+
搜集了一下，发现国内的风险量化模型按热闹程度排表如下： 1、VaR, FICO, KMV 2、CreditMetrics、敏感性分析、误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法 3、回归模型：多元线性判定 Z-Score模型、多元逻辑 Logit模型、多元概率比回归 Probit、增量算法 4、Cox比例风险模型 注：象AHP这类虽然用到数学矩阵
400+量化因子（原创！数据源：CSMAR）
m0_49681059的博客
09-25 1112
400+财务因子数据，可用来做学术研究、构建量化投资策略，数据来源为CSMAR，国内权威的经济金融数据平台。 因子构造说明： 使用A股（沪深主板+创业板）样本，采用学术研究中常见的single sorting构造long-short portfolio。具体地，在每月末，对于每个财务指标，根据其将所有股票分成按照指标的20%、40%、60%、80%分位数分成5组，然后计算指标最高20%的股票组和指标最低20%的股票组的月均收益率差值：如果大于0，则买入(long)指标最高20%的股票，卖空(short)指
量化因子在投资实践中的应用
rede
02-28 2283
转 量化因子在投资实践中的应用https://blog.csdn.net/myquant/article/details/86539284“ 集合了7位投资大师基于价值投资理念并结合基本面分析所做的量化选股模型。是其投资理念，分析方法具体化的实践。” 1、巴菲特选股方法 PE，负债杠杆低。ROE>20%，毛利率>40%，净利率>5% 在实际操作中，通常以连续10年ROE&g...
VaR模型中的风险因子和估值框架
weixin_34062469的博客
01-16 1762
在一个大型的组合中，有成千上万只不同的证券，但不同证券的价格可能受到同样的因素所驱动，比如同一个国家的债券几乎都受到该国的基准利率所影响。 为了简化VaR的计算，通常将那些最根本的因素挑选出来，这些因素被称为风险因子。根据风险因子的状态，计算证券的价格被称为估值。 1.风险因子和风险矩阵 风险因子，即那些影响资产价格的因素。风险因子之间的关联关系用风险矩阵（即因子之间的协方差矩阵，具体计算方法参见...
python量化—因子数据获取与处理
m0_52051577的博客
04-25 2147
3sigma法去极值mean = dt.mean() # 截面数据均值std = dt.std() # 截面数据标准差dt_up = mean + n*std # 上限dt_down = mean - n*std # 下限return dt.clip(dt_down, dt_up, axis=1) # 超出上下限的值，赋值为上下限# Z值标准化mean = dt.mean() # 截面数据均值std = dt.std() # 截面数据标准差# 申万一级行业。
量化之单因子分析的例子
研究源码的最底层,只持有正确的仓位
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量化交易 单因子分析
量化交易 米筐 单因子有效性分析--因子IC分析
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10-14 3238
多因子的筛选阶段介绍 1、筛选阶段的任务 单因子有效性分析 500个因子 选择==> 100个因子，真正对收益率有贡献 多因子相关性分析 把相关性高的得出，删除某一些 多因子合成 特征如此之多，那么如何找到因子对应的股票收益率比较好？ 因子和收益率之间的联系 因子特征值 因子和收益率之间的联系 因子（特征值），收益率（目标值） 2、挖掘因子的过程 1、从上百个因子中分析出，对收益率有效的因子 在每个大类因子中去做筛选，每个大类中筛选出有效的N个因子 质量、估值、成长等因
量化投资中的因子是什么？因子是如何分类的，包括哪些？
BetterBench的博客
03-03 6478
因子就是对个股有解释的因素。因子的种类很多，不同类别的因子从不同的维度对个股收益进行解释。比如基本面因子的数据来源方面有很大一部分是财务报表，从估值、成长、盈利能力等多个方面对股票收益进行解释。量价因子是围绕价格、成交量等技术指标构建的因子。一般来说，因子可以分成三大类：反映外部影响的因子、代表资产特点的截面比较因子、纯内部因子或者统计因子。
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