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皆さんこんにちは。今日は gp08 の戦略を共有します。待望のものがリリースされました。xxx の理由により (言えないので、興味がある場合は個人的にチャットしてください)、9 月から開始します。戦略は後ほど共有します。バックテストまたは実際の取引はBigquantプラットフォームに基づいており、ファクター調査は後で行われ、自社開発のシステムを提供します。
いつものように、以下の図に示すように、最初に実際のパフォーマンスを共有しましょう。
私の最近のポジションは紹介しません。会社の上司に自分のポジション計画を明かさないように、確約を提示している顧客がたくさんいるからです。
1.戦略的背景とロジック
過去数号では、テクニカルマルチファクター、リバーサルファクター、財務ファクターなどを共有してきました。今回は、これらを小さな時価総額と巧みに統合して、小さな時価総額の強化された安定したバージョンのファンダメンタルファクターを構築します。直接実装されます。この戦略の 2 つのバージョン、1 つは積極的なバージョン、もう 1 つは低ドローダウン バージョンを公開します。
今回の戦略でも、スクリーニング要素とソート要素という2つの銘柄選択ロジックを使用していますので、詳細な説明は前回の記事を参照してください。まずは、下図に示すように、視覚的定量化ツールの具体的な使い方とロジックについて簡単に紹介し、ライブ配信中に説明します。
上の図は、「ビジュアル ブランク」戦略に基づくプロセスの最も単純な形式です。大きく分けて3つのポイントに分かれます。
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コードリスト
これはストックプールを指します
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入力特徴量リスト
ここでいう特性とは「要因」のことです。
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基本的な（派生した）特徴抽出
因子データは断面に応じてマージされたリストを抽出します
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バックテスト
全体的なプロセスでは、開発されたロジック モジュールを使用して、視覚的な構成要素の形式で戦略開発、バックテスト、および調査を実施します。
従来のプロセスでは、株式データを整理して整理する必要があり、バックテストの精度を高めるために、データに事前に重み付けを行う必要が多く、その後、さまざまなファクター データを計算し、ファクター データを横断的に分析する必要がありました。在庫データ、Groupbyはどれも良好です。上記3文の内容にバグを加えるだけでも最低1ヶ月はかかりますが、専門家の基準で話しています。これには、その後のパフォーマンス計算やパフォーマンス指標などは含まれません。
したがって、このプラットフォームは上記の問題を完全に解決し、財務評価指標の事前計算された要素だけでなく、誰でも利用できる数百の要素を予約しました。以下に示すように:
入力特徴量リストにキーワードを任意に入力すると、計算された因子データ式がポップアップ表示されます。ノード モジュールを通じて実行すると、次の図に示すようにデータ操作の結果を表示できます。
フィルタリング モジュールでは、モジュールの視覚化機能を使用して、「ST」、「*ST」、科荘株、北京証券取引所株などを削除するだけです。以下に示すように:
最も重要で重要なこと、私が最も気に入っている点は、AI モジュールも視覚化に統合されていることです。詳細についてはここでは割愛しますが、生放送中に詳しく説明します。
そうすると、全体として、コードを書く必要があるのか、と誰かが尋ねるでしょう。実際には、いくつかのロジックが含まれるため、依然として必要です。たとえば、入力特徴リストでは、因子データを反映するコードを記述する必要があります。バックテスト、初期化、k ライン ロジック処理などでは、以下の図に示すように、いくつかの処理を実行します。
2. 戦略的パフォーマンス
低ドローダウンバージョン
過激版
戦略バックテスト サイクル: 2019 年 1 月 1 日から 2023 年 9 月 8 日まで
手数料 30,000
プラットフォーム間の違いにより、バックテストのパフォーマンスは BIGQUANT バージョンに準じます。！！
この戦略は学習とコミュニケーションのみに使用され、実際の取引での損益については投資家が個人的に責任を負います。