本文旨在向读者介绍Alpha的相关基本概念，以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用，在下篇中我们会介绍相关方法在BigQuant平台上的实现。

WorldQuant中提及的alpha是一个数学表达式，用来预测各种金融工具的未来走势。alpha同时也是对每种金融证券收益率的预测。如果用alpha反映每日每种金融证券收益率，同时每种金融证券的配置头寸比例与alpha成正比，则组合的回报率与标准差之比(也称为α的信息比率)可

更新时间：2024-06-11 02:44

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https://bigquant.com/codeshare/37d36e41-2184-4342-b581-9561f199eeec

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更新时间：2024-06-07 10:55

https://bigquant.com/experimentshare/887354a18288489e9bb5d65923da8e9b

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更新时间：2024-06-07 10:55

如何利用滚动回测进行策略开发和因子挖掘？

[https://www.bilibili.com/video/BV1Gr4y177FR?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086](https://www.bilibili.com/video/BV1Gr4y177FR?share_source=copy_web&vd_source=2

更新时间：2024-06-07 10:55

2021年4月22日Q1&Q2问题：

https://bigquant.com/experimentshare/d50c07db9f7f45168dd745027c04b6d8

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更新时间：2024-06-07 10:55

阿尔法（Alpha）是衡量投资表现的金融指标，用于评估一项投资的表现是否超过了市场基准。在投资管理中，阿尔法代表了在考虑了市场波动性和投资风险后，投资相对于基准指数（如标准普尔500指数）的超额回报。BigQuant的金融市场数据因子平台以及AI量化策略平台（PC端），可以验证alpha阿尔法因子组成的AI量化策略效果。

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更新时间：2024-06-07 10:48

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

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更新时间：2024-05-20 06:21

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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更新时间：2024-05-20 00:50

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

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：2024-05-16 02:47

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平

更新时间：2024-05-16 02:29

本文介绍如何对一个回测结果进行深入分析。

我们先构建一个可视化AI策略，如下所示。

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

如标题

更新时间：2024-01-09 06:13

https://bigquant.com/codeshare/1d87d715-5139-432b-9267-5b99154e598b

更新时间：2023-12-29 10:56

回测曲线的相对收益线的计算公式

更新时间：2023-10-09 07:04

回测如何设置一次全仓买入一只股票

更新时间：2023-10-09 02:35

在学术研究中，Alpha是数学表达式、计算机源代码和配置参数的组合，可以与历史数据一起用于预测各种金融工具的未来走势。而在实践中，Alpha通常意味着进行交易的合理“预期回报”。两者并不一定相同。许多情况下，能够带来合理“预期回报”的Alpha并不容易构建，因此，对于Alpha的挖掘和公式化的研究始终是业界的一个重要课题。在这样的背景下，世坤（WorldQuant）于2015年发布了报告101 Formulaic Alphas。在这篇报告中，世坤提供了101个真实生活中的量化交易Alpha的明确公式（这些也可以看作是计算机代码）。虽然其中的一些模型较为复杂，但世坤设

更新时间：2023-08-29 10:20

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更新时间：2023-07-21 03:16

我国公募指数增强基金简介与现状

公募指数增强基金是指在控制一定的偏离度和跟踪误差的前提下，通过仓位择时、行业轮动、个股选择、打新、股指期货等方式追求超越指数投资收益的一类基金。截至2021年11月26日，市场上共有152只指数增强基金，其中易方达、富国、华夏基金管理规模较大，且以跟踪宽基指数沪深300和中证500为主，规模和数量也相对集中。

从投资价值角度来看

自2015年以来，指数增强基金超额收益明显且稳定，在震荡下跌市场环境下投资价值更加明显，其中跟踪宽基指数沪深300的所有产品年化平均超额收益5.57%，跟踪宽基指数中证500的所有产品年化平均超额

更新时间：2023-06-14 03:02

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更新时间：2023-06-14 03:02

新型冠状病毒的传播已经影响了全球许多人的健康、财富和生活。广泛确立的封锁和社会疏远措施导致了裁员、休假、企业倒闭和经济放缓。在过去近两个月里，投资者感受到了对金融市场的影响，随着零售额、GDP估计数和申请失业救济人数等数据的公布，每个人都开始更多地了解这种流行病对经济的影响。为了进一步洞察，Venn在Venn因子绩效报告中对因子回报的影响写了很多文章。

在本文所述的分析期内（2月24日至4月14日），我们知道整个股市已经下跌：3月23日，Venn的全球股票因子达到了-31%的最大跌幅，而以美国为中心的标准普尔500指数在同一天也同样达到了-33%。但哪些股票的跌幅或涨幅超过了其因素风险所显示

更新时间：2023-06-14 03:02

这个世界上有一种东西叫做钱。我们把一些钱放在一起管理和运作，基金(fund)一般就是指这笔用于特定目的的钱，有时候也可以指管理和运作这笔钱的组织。 如果这笔钱的目的是为了钱生钱，可以称为投资基金(Investment Fund)。

钱怎么生钱呢？如果钱用来购买实物商品，然后再卖了变成钱，这是贸易，不是我们说的钱生钱。当然钱也不能直接就变成更多的钱。在钱生钱的过程中，钱要先变成一些虚拟的但是又值钱的东西。这些虚拟的东西是各类财产所有权或债权的凭证，也就是证券(securities)。

在投资完成以后，钱的变化就是回报，或者叫收益率(return)。我们希望收益率是正的，但有时候它也可能是

更新时间：2023-06-14 03:02

前景理论

处于收益状态时，人们往往小心翼翼、厌恶风险、喜欢见好就收；

处于亏损状态时，人们往往会极不甘心，宁愿承受更大的风险来赌一把；

白捡的100元所带来的快乐，难以抵消丢失100元所带来的痛苦

处置效应

投资者急于卖出盈利的股票，而不愿意卖出亏损的股票；

损失股票的持有时间比收益股票的持有时间长；

效用在R点发生剧烈改变

处置效应与股票供需

A点：投资者倾向于持有不卖，因此市场供给减少，容易供少于求，股价易反弹；

B点：投资者急于卖出，因此市场供给增加，容易供大于求，股价易受打压；

R点：投资者效用急剧变化，因此若在R点以下则为压

更新时间：2023-06-01 14:28

在系列专题报告《选股因子系列研究（五十六）——买卖单数据中的Alpha》、《选股因子系列研究（五十七）——基于主动买入行为的选股因子》、《选股因子系列研究（五十八）——知情交易与主买主卖》中，我们从不同的角度对于逐笔成交数据中的信息进行了挖掘，并得到了一些具有显著选股能力的因子。本文旨在对于筛选得到的有效因子进行梳理。

逐笔因子在正交后具有显著的全市场月度选股能力。因子月均IC在0.03~0.04之间。正交后的各逐笔因子皆呈现出了较强的稳定性。除了买单集中度之外，其余因子年化ICIR皆超过2.0。

指数范围会对因子选股能力产生影响。在中证800指数内，大买成交金额占比、盘中

更新时间：2023-06-01 14:28

2022年以来，兴证金工团队先后推出了阐述高频研究方法论的《高频漫谈》，以及《收益率分布因子》、《收益率分布中的Alpha(2)》高频因子深度研究。在高频因子相关研报中，我们构建了七个常见的收益率分布因子，以及七个极具新意的收益率分布因子，用于追踪大额投资者投资行为、刻画投资者对极端上涨和极端下跌的心理承受能力以及挖掘日内股价震荡期和跳价期的信息差异。

本文中，我们将聚焦于日内成交量数据，并基于数据特征构建了七个常见成交量分布因子与六个特异成交量分布因子。具体地，我们根据分钟成交量的不稳定性与成交量极值来构造日内成交量分桶熵和极大值分布因子。此外，我们将日内成交量按收盘价异构，

更新时间：2023-06-01 14:28

本篇报告是日内高频选股因子的续篇，主要基于日内分钟频度上的成交额来构造因子。

研究发现，个股之间分钟成交额在时序上的不对等分布特征与传统换手率因子有着独特的关系，在此基础上，我们构造了240分钟的成交额占比因子来细致分析，发现独立于传统因子的增量Alpha信息主要集中在尾盘，因此构建尾盘成交额占比因子。此外，本篇报告也补充分析了分钟成交额的高阶矩因子，自相关性系数因子等，发现这些因子的大部分效果都被传统的换手因子所解释。总结来说，构造的尾盘20分钟成交额占比因子𝐴𝑃𝐿20，月度因子以指数加权移动平均法合成。

对常见因子中性后，𝐴𝑃𝐿20因子的IC均值为-5.43%

更新时间：2023-06-01 14:28