《Beta猎手系列之九:人工智能全球大类资产配置模型》 《ChatGPT赋能,另类金融文本解析渐入佳境》 《Alpha掘金系列之十一:基于BERT-TextCNN的中证1000舆情增强策略》 《量化漫谈系列之九:金融文本解析评测:Llama3是最强开源模型吗?》 《Alpha掘金系列之十:机器学习全流程重构——细节对比与测试》 《Beta猎手系列之八:...
16、/1/8多头超额净值曲线多头净值曲线基准净值曲线样本外-400%-200%000%200%400%600%800%1000%1200%1400%1600%上周本上周遗憾规避因子表现优异月以来今年以来多头超额收益多头收益基准收益金融工程周报62高频量价背离因子在前期深度报告《Alpha掘金系列之二:基于高频快照数据的量价背离选股因子》中,我们发现,当量价...
Alpha掘金系列之四:基于逐笔成交数据的遗憾规避因子 根据行为金融学中的遗憾规避理论,非理性的投资者在做决策时,会倾向于避免产生后悔情绪并追求自豪感,避免承认之前的决策失误。当日收盘价作为一个重要的价量指标,在现有的A股高频量价数据研究中尚未被充分挖掘。在本篇报告中,我们经过探究发现,收盘价对于当日有过交易...
16、线基准净值曲线样本外-400%-200%000%200%400%600%800%本周本月以来今年以来多头超额收益多头收益基准高频量价因子出现阶段性调整收益金融工程周报62高频量价背离因子在前期深度报告《Alpha掘金系列之二:基于高频快照数据的量价背离因子》中,我们发现,当量价出现背离时,无论当前股价处在上升还是下降通道,未来上涨...
在每一个构建时间点,我们首先通过基金Alpha因子筛选出绩优基金,然后根据绩优基金计算其穿透重仓股股池,之后将透重仓股股池与调研数据相结合,选出过去一个季度被调研过的重仓股而得到绩优基金重仓股与调研共振股池。共振股池收益对比偏股混合型基金指数超额收益并不明显,但相对于各类宽基指数超额显著。 从绩优重仓股与...
今天分享的是:Alpha掘金系列之十二:排序学习对GRU选股模型的增强-国金证券 报告共计:21页 本报告主要探讨了排序学习对GRU选股模型的增强方法及应用效果。 首先,介绍了超越传统GRU的模型改进,融入注意力机制的GRU(AGRU)在A股中有一定优势,在多数指标上超越原始GRU模型,尤其在大盘股上表现更明显。
16、/1/8多头超额净值曲线多头净值曲线基准净值曲线样本外-400%-200%000%200%400%600%800%1000%1200%1400%1600%上周本上周遗憾规避因子表现优异月以来今年以来多头超额收益多头收益基准收益金融工程周报62高频量价背离因子在前期深度报告《Alpha掘金系列之二:基于高频快照数据的量价背离选股因子》中,我们发现,当量价...
俊丹目前主要有两类策略,1)Alpha策略:传统的多因子选股策略,完全使用线性 方法构建因子组合,换手偏低频,每周换仓30%,年换手30-50倍。对冲端使用IC 或500ETF融券进行对冲:2)多品种套利策略:该策略主要采用多种低风险的套利 策略,以低风险甚至无风险套利为主,不留风险敞口,抓取权益市场波动机会,获得 较高确定...
37、9:量价背离因子近期在中证1000指数成分股的收益表现来源:高频因子跟踪上交所,深交所,Wind,国金证券研究所3遗憾规避因子在前期深度报告《Alpha掘金系列之四:基于逐笔成交数据的遗憾规避因子》中,我们利用行为金融学中的遗憾规避理论发现,利用投资者的遗憾规避情绪可以构造出有效的选股因子。
【金工首席分析师高智威】Alpha掘金系列之十一:基于BERT-TextCNN的中证1000舆情增强策略【机械首席分析师满在朋】浙江鼎力公司深度研究:国内高机龙头,臂式产品进入放量期今日关注【金工首席分析师高智威】量化行业配置:超预期行业轮动策略今年超额收益达7.18% 【金工首席分析师高智威】量化配置视野:为什么说现阶段需要...