风险量化评估模型相关资讯_叩富问财专题

首席黄顾问 _股票
丽江已帮助15万+人好评8.0万+

KD指标（随机指标）是一种常用的技术分析工具，用于衡量股价波动的相对强弱和超买超卖情况。以下将KD指标量化模型转写成QMT可运行的策略源码，并对关键部分进行解释。python运行#-*-coding:gbk-*-fromqmt.apiimport*importpandasaspddefinitialize(context):#设置交易标的，这里以浦发银行股票为例context.stock='600000.SH'#设置KD指标计算周期context.n=9#设置K的平滑周期context.m1=3#设置D的平滑周期context.m2=3... 阅读全文

2026-7-3 15:35 230次浏览

揭秘量化交易中的“基本面多因子模型”构建

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1297

提及量化交易，很多人脑海中浮现的往往是盯着分时图高频跳动的日内算法，或者是基于各种技术指标交叉的短线趋势策略。实际上，在量化投资领域，基于上市公司真实财务报表和经营数据的“基本面多因子模型”，同样占据着举足轻重的地位。这类策略不关注短期的日内价格波动，而是通过定量分析企业的盈利能力、资产质量和成长性，寻找被市场低估的优质资产，进行中长期的价值布局。构建基本面多因子策略，其核心在于因子的清洗与科学打分。首先，... 阅读全文

2026-7-2 10:15 127次浏览

PTrade策略编写实战：如何用Python构建你的第一个量化模型？

吴顾问 _股票
宜宾已帮助24万+人好评489

进入2026年，利用编程解决投资决策已成为一种趋势。Python凭借其简洁的语法，在PTrade系统中发挥着核心作用。编写一个初级的量化策略，实质上是将交易直觉转化为可执行的代码逻辑，从而消除情绪带来的波动。在PTrade中构建模型，通常从定义“初始化（initialize）”和“处理函数（handle_data）”开始。初始化函数用于设置策略运行的基准、佣金费率及选股范围；而处理函... 阅读全文

2026-4-29 16:45 133次浏览

多因子选债模型构建：2026年可转债量化的终极形态

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

单一的“双低”策略在极端行情下可能失效，2026年的成熟量化投资者通常采用“多因子打分评价体系”来优选转债。这套体系将转债视为债权、股权和期权的综合体。评价因子包括：1.股性因子（正股动能、ROE）；2.债性因子（YTM、信用评级）；3.期权因子（隐含波动率、Delta值）；4.规模因子（剩余流通市值）。量化模型会对全场转债进行综合打分，排名靠前的标的才能进入实盘仓位。多因子模型的优... 阅读全文

2026-4-27 16:03 291次浏览

可转债下修博弈量化模型：从历史公告中寻找超额收益

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

转股价下修是可转债独特的利好机制。当正股持续下跌导致转股价值低迷时，公司为了避免到期还本付息压力，往往有动力下调转股价。2026年的量化投资者可以通过大数据分析，识别出“下修概率”较高的标的。量化模型会整合多个因子：公司到期现金流压力、大股东持债比例、转债剩余年限。通过回测发现，当一家公司大股东持债比例较高且现金流紧张时，下修的意愿最强。系统会自动监控此类标的的下修条款触发进度（如连续15天低于转股价85%... 阅读全文

2026-4-27 16:01 199次浏览

可转债“摊余成本法”量化模型：2026年防守型策略详解

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

“摊大饼”是可转债投资者对分散配置、通过概率获胜的一种通俗称呼。进入2026年，这种策略已经演变为更加严谨的“摊余成本法量化模型”。该策略不再寻求捕捉个别大牛债，而是通过量化手段构建一个包含30-50只标的的极度分散组合。量化系统的作用在于“自动化筛选”与“被动止盈”。模型会设定硬性的准入条件，如：剩余年限大于2年、信用评级在AA-以上... 阅读全文

2026-4-27 15:58 312次浏览

ETF量化投资中的多因子模型构建初探

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1297

多因子模型（Multi-FactorModel）是量化投资的皇冠。进入2026年，多因子模型已不再局限于个股，在ETF资产配置和品种筛选中也展现出巨大的威力。构建ETF多因子模型的第一步是因子的挖掘与定义。针对ETF，常用的因子包括动量因子（价格强度）、估值因子（底层成分股的整体PE/PB）、流动性因子（成交活跃度）以及资金流因子（主力资金净流入）。在2026年的量化研究中，投资者通过Python脚本，可以对这些维度进行多维度打分... 阅读全文

2026-4-21 10:26 291次浏览

如何利用多因子模型进行选股？量化投资核心拆解

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

多因子模型是量化投资领域最经典、最稳健的分析框架。它的核心思想是：个股的超额收益可以由一系列共同的“因子”来解释。这些因子通常被分为几大类别：估值因子（如PE、PB）、动能因子（如近一月的涨幅）、成长因子（如净利润增长率）以及红利因子（如股息率）。在实际操作中，量化系统会给每个因子分配不同的权重，为全市场的股票打分，最后买入总分最高的股票组合。白描式地说，多因子模型不是在押注某一只“妖股&rdq... 阅读全文

2026-4-16 14:25 227次浏览