风险量化评估模型相关资讯_叩富问财专题

刘经理 _股票
清远已帮助2416人好评1

本文转自财经杂志，不构成投资建议7月23日，腾讯混元调整组织架构，合并大语言模型和多模态模型部门，成立基础模型部，由腾讯首席AI（人工智能）科学家姚顺雨管理。合并前，姚顺雨是混元大语言模型部和AIinfra的负责人。混元多模态模型部负责人是Linus，他曾是通义实验室应用视觉团队负责人，2025年从阿里巴巴离职加入腾讯混元。合并后，Linus直接汇报给姚顺雨。另据36氪7月23日消息，混元大模型多模态内容理解负责人胡瀚近期离职创业... 阅读全文

2026-7-24 16:47 215次浏览

如何利用QMT做ETF轮动策略？低回撤套利模型搭建

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

ETF轮动策略是量化交易中比较经典且适合个人投资者的策略类型。它不选个股，而是在不同行业或风格的ETF之间切换，捕捉相对强势品种，同时利用ETF分散个股风险。下面介绍如何用QMT搭建一个完整的ETF轮动系统。首先，确定轮动池。一般选择3-5只相关性较低的ETF，例如沪深300ETF（代表大盘价值）、创业板ETF（代表成长）、黄金ETF（避险资产）、国债ETF（避险+收益）。也可以选择行业ETF如半导体、医疗、消费等。轮动池不宜太多... 阅读全文

2026-5-15 13:53 786次浏览

策略复杂度：哪个平台对多线程、高频报单及复杂风控模型的支持更完善？

小鹿量化经理 _股票
三亚已帮助2.2万+人好评8

硬核对决！QMTvsPTrade：谁才是多线程、高频、复杂风控的终极兵器？嘿，各位量化大神、程序化交易老司机们！当你想要放手一搏，玩转那些需要多线程并发处理、执行毫秒级高频报单、或者构建精密复杂风控模型的策略时，你可能会面临一个灵魂拷问：QMT和PTrade这两大平台，到底哪个更能满足你对“硬核”策略的需求？哪个的后台支持更给力？别再云里雾里了！今天，我们就来深扒一下，看看在应对高复杂度策略方面，谁才是真正... 阅读全文

2026-4-23 17:55 169次浏览

PTrade多因子选股模型构建指南：2026年实战版

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

在2026年的量化投资体系中，多因子模型是公认的超额收益来源。PTrade凭借其灵活的数据接口和回测引擎，为个人投资者构建属于自己的“量化实验室”提供了可能。构建多因子模型的第一步是“因子的挖掘与清洗”。投资者可以通过PTrade调取涵盖估值（PE、PS）、成长（净利润增长率）、动能（120日收益率）等维度的原始数据。通过简单的Python代码，可以对这些原始因子进行去极值、标准化处... 阅读全文

2026-4-14 15:13 328次浏览

多因子选股模型中的阿尔法因子和贝塔因子区别

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1297

在量化投资的专业语境中，阿尔法（Alpha）和贝塔（Beta）是两个衡量收益来源的核心指标。理解这两者的区别，是构建多因子量化模型的第一步。简单来说，贝塔代表的是“随大流”的收益，而阿尔法则是“跑赢大盘”的超额收益。贝塔收益反映的是投资组合对市场整体波动的敏感度。如果你买入一个沪深300指数基金，其贝塔值通常接近1。这意味着当大盘上涨10%时，你的组合也会上涨约10%；同理，大盘下跌... 阅读全文

2026-4-10 09:43 516次浏览

多因子模型实战：如何避免“幸存者偏差”带来的回测幻象？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1297

在量化多因子策略研发中，“幸存者偏差”是一个极具杀伤力的统计学陷阱。很多初学者在2026年进行历史回测时，往往能跑出惊人的收益率，但一上线就亏钱。这通常是因为回测系统在不经意间过滤掉了历史上那些“已经死掉”的股票，只针对活到现在的“幸存者”进行模拟，导致结果严重偏离真实。第一，为何“死掉”的股票很重要？回测的目的是模拟当时的真实环境。如... 阅读全文

2026-4-2 11:03 183次浏览

普通投资者如何利用多因子模型构建“打新”后的选股体系？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1297

2026年的新股市场已完全进入市场化定价阶段。新股上市初期的波动极大，对于量化投资者而言，这既是风险也是肥沃的土壤。如何利用多因子框架，在新股开板或度过波动期后，科学地进行筛选与配置？这需要一套专门针对次新股修正的因子模型。第一，剔除原始数据的极端干扰。新股在上市前几天的市盈率、波动率往往受到规则限制或情绪极度扭曲。在多因子模型中，我们通常对上市未满3个月的股票设置“观察期”。在计算因子排名时，新股不能直接... 阅读全文

2026-4-2 10:58 271次浏览