风险量化评估模型相关资讯_叩富问财专题

股票量化多因子模型中的“去极值（Winsorization）”：消灭异常值的数理净化

量化张经理 _股票
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在构建股票多因子量化策略时，数据质量直接决定了模型的生死。很多散户通过量化终端直接调用全市场的历史财务数据（如市盈率、净利润增长率等）进行因子选股时，会发现回测效果极差。这是因为没有对原始数据执行“去极值（Winsorization）”的净化处理。本文白描梳理去极值的底层业务逻辑及其在策略中的必要性。一、什么是数据极值及其带来的灾难在真实的A股市场中，由于各家上市公司的经营状况差异巨大，财务报表中的某些数字... 阅读全文

2026-6-30 11:01 122次浏览

趋势跟踪策略的量化实操：双均线模型的参数选择与出场红线

量化张经理 _股票
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“顺势而为，截断亏损，让利润奔跑”是二级市场中经久不衰的投资格言。在传统手工交易中，投资者往往由于主观贪婪或恐惧，在趋势成型时不敢追高，在趋势破位时抱侥幸心理死扛，导致最终大亏小赚。趋势跟踪策略的量化实操，则是通过明确的数学公式和自动化逻辑，将趋势的判定和执行完全交由智能交易系统。在众多趋势策略中，双均线模型因其逻辑简单、稳定性高，成为了最基础也最经典的量化入门模型。双均线策略的底层逻辑与参数调优双均线策略... 阅读全文

2026-6-17 10:24 242次浏览

什么是多因子模型中的“因子衰退”？量化策略必须定期维护的底层逻辑

量化张经理 _股票
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许多普通投资者在花费了数个月时间、通过QMT或PTrade精心调校出一个包含估值、质量和动能因子的多因子选股模型后，在实盘运行的前两个月表现神勇，完美跑赢了大盘和基准指数。然而，到了第三个月、第四个月，在没有修改过任何代码和参数的情况下，策略的超额收益开始莫名其妙地出现连续下滑，表现逐渐平庸，甚至开始明显落后于大盘。在排除了代码报错和偶然的市场波动后，这种现象在量化交易领域有一个标准的称呼——“因子衰退（FactorD... 阅读全文

2026-6-16 09:16 408次浏览

量化多因子模型中财务因子的“时间漂移陷阱”与动态对齐技术实现

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在构建A股量化多因子选股模型、或利用上市公司基本面财务指标进行长周期历史回测时，散户投资者最容易遭遇的一个极其隐蔽、且能让回测报告彻底变成一张废纸的逻辑陷阱，就是大名鼎鼎的——财务因子时间漂移陷阱（FinancialStatementTime-DriftTrap）。许多在百度上寻找量化策略代码的入门者，高高兴兴地从数据接口中调用了上市公司的净资产收益率（ROE）或净利润数据，并在代码中写下了诸如“在2024年4月1日挑... 阅读全文

2026-6-9 10:37 299次浏览

什么是量化选股中的多因子模型？从数据采集到策略构建全流程

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在量化投资的诸多流派中，多因子选股模型（Multi-FactorSelectModel）是发展最成熟、机构投资者应用最广泛的策略框架之一。无论是大名鼎鼎的巴拉（Barra）模型，还是各种演进后的机器学多因子策略，其核心逻辑都可以概括为一句话：通过寻找一系列能够解释股票超额收益的“因子”（即特征标签），并根据这些因子对全市场的股票进行量化打分，最终买入得分最高的一篮子股票，以期望跑赢大盘。构建一个标准的多因子... 阅读全文

2026-6-8 11:23 545次浏览

QMT量化选股：基于多因子模型的自动化构建流程

张经理 _股票
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在2026年，量化选股已不再是“黑盒”。QMT为普通投资者提供了一套完整的、基于Python的多因子研究与执行框架。构建流程的第一步是因子的选取与获取。QMT内置了详尽的历史行情和财务数据库。通过get_market_data和get_fundamentals等函数，投资者可以一键提取过去五年的盈利能力、成长速度及市场动能因子。在2026年的市场背景下，由于信息传播速度极快，传统单一因子容易失效，QMT支持... 阅读全文

2026-4-14 15:55 262次浏览

量化交易中的资金管理：凯利公式与等比例模型

张经理 _股票
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散户做量化往往重选股、轻仓位，但长期的稳定获利离不开科学的资金管理。凯利公式是量化领域常用的数学模型，它通过胜率和盈亏比计算出每笔交易的最佳投入比例，旨在实现复利最大化。对于稳健型散户，也可以采用等比例模型或波动率倒数模型，根据标的的风险系数动态分配资金权重，确保单一标的的剧烈波动不会对账户总价值造成毁灭性打击。科学的仓位控制需要精准的执行系统。目前在国金证券，针对进阶的量化需求，仅需10万资金即可开通QMT/PTrade权限，通... 阅读全文

2026-4-9 14:28 241次浏览

量化交易策略回测与实盘差异有哪些？避开模型失效的坑

量化张经理 _股票
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在2026年的量化交易实践中，许多投资者都会遇到一个令人困惑的现象：在历史行情中跑出的“完美曲线”，一旦进入实盘交易就开始出现大幅亏损，或者成交情况远不如预期。这种“回测林志玲，实盘罗玉凤”的巨大落差，往往源于对回测与实盘环境差异的认知不足。回测与实盘的核心差异点要构建一套成熟的量化体系，必须正视以下几个导致模型失效的关键因素：1. 撮合机制的理想化：在回测环境中，只要价格达到触发线... 阅读全文

2026-4-1 09:16 234次浏览