夏普比率
夏普比率（Sharpe Ratio）是金融领域中用于衡量投资风险调整后表现的重要指标。它由威廉·夏普于1966年提出，用于量化投资者在承担每单位风险时所获得的超额回报率。夏普比率的计算公式为（回报率 – 无风险利率）/ 标准差，其中，回报率表示资产的平均收益，无风险利率通常与国债收益率相近，而标准差则代表资产收益的波动性或风险。 夏普比率越高，说明在相同风险水平下，投资策略所获得的回报越高，反之则越低。此指标不仅为投资者提供了一个量化工具来评估投资组合的风险与回报之间的平衡关系，还有助于比较不同资产或策略之间的性能。因此，夏普比率在金融决策、资产配置和绩效评估等方面具有广泛应用。
主动投资管理之信息率
更新时间：2024-05-17 06:27
深度学习量化交易模型
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2024-05-17 03:49
深度学习在期货高频上的应用示例
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更新时间：2024-05-17 02:54
StockRanker多因子选股策略
更新时间：2024-05-17 02:33
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
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问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
小市值策略变形记
适用于AIStudio3.0.0的版本:
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{{membership}}
https://bigquant.com/codeshare/5a5dd498-4590-44c2-8109-ae4501f49494
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更新时间：2024-05-16 09:15
组合优化概述
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更新时间：2024-05-16 06:35
【历史文档】策略回测-策略回测结果指标详解
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更新时间：2024-05-16 02:47
【历史文档】策略示例-基金传统策略
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【历史文档】策略示例-基金策略
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更新时间：2024-05-16 02:29
【历史文档】策略示例-用梯度提升树回归算法实现A股股票选股
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【历史文档】策略-回测研究
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更新时间：2024-05-15 10:04
【历史文档】策略-策略构建
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更新时间：2024-05-15 09:34
【历史文档】算子样例-策略绩效评价
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更新时间：2024-05-15 07:51
cvxopt包实现马科维茨投资组合优化
旧版声明
本文为旧版实现，供学习参考。
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下面代码在新版本不能直接运行，需要修改两处，一处是数据读取，一处是画图，分别参考以下两处链接。
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更新时间：2024-05-15 06:48
资金流策略，年化收益69.55%
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策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/53afe5c70e1f48b28f66eeb980d86ebb
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更新时间：2024-05-15 06:37
【历史文档】因子构建与标注样例-构建大盘收益率因子
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更新时间：2024-05-15 06:34
设置回测基准期货案例
更新时间：2024-05-15 02:10
回测数据的深入分析
导语
本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。
新建一个可视化AI策略
我们先构建一个可视化AI策略，如下所示。
回测结果
回测结果一般指策略运行完毕之后输出的能够综合反映策略效果的综合图表，如下所示：
可以看出，回测结果包括收益概括、交易详情、每日持仓、
更新时间：2024-05-15 02:10
策略研究
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更新时间：2024-05-15 02:10
基金双均线策略
更新时间：2024-05-15 02:10
投研小组分享区
更新时间：2023-08-16 09:10
LLT低延迟趋势线择时交易
研报：
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LLT低延迟趋势线择时交易模型研究
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LLT低延迟趋势线择时交易
[https://bigquant.com/codeshare/942d320a-c17f-4061-9e56-d24e3a0ac472](https://bigquant.com/
更新时间：2023-08-07 05:52
开源金工|看看顶级量化私募择时选股能力
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更新时间：2023-07-21 03:16
【参赛】Deep Alpha-CNN策略克隆&调参擂台赛
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更新时间：2023-06-27 03:23