开源量化评论（48）：宏观择时：多维度结合下的新视角.pdf下载

weixin_39821051 2022-02-21 15:53:45

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开源量化评论（48）：宏观择时：多维度结合下的新视角.pdf

20210426-开源证券-开源量化评论（23）：“金股+”组合的量化方案.pdf

微软开源：量化投资神器 Qlib微软开源 AI 量化投资神器 Qlib，这是一个专为 AI 量化投资设计的工具包，由微软亚洲研究院开发。目前在 GitHub 上已经获得了 17.5K 的 Star。不仅融合了前沿的机器学习技术，还覆盖了从数据挖掘到策略落地的全流程，堪称金融科技领域的“瑞士军刀”。① 高效的数据管理与处理：Qlib 提供了统一的数据接口，能够轻松地加载各种金融数据（如股票、期货、外汇等）。数据可以进行灵活的清洗、转换和特征工程，以便进行进一步的模型训练。

其底层框架支持实时监控策略表现，当模型收益衰减时，Agent 会自动触发因子/模型的重新生成与测试，形成自我迭代的智能投研体系。数据可以进行灵活的清洗、转换和特征工程，以便进行进一步的模型训练。在金融领域，RD-Agent 通过整合“研究（R）”与“开发（D）”的闭环，实现了量化因子与模型的自动迭代进化。这种将LLM的认知能力与量化系统工具链深度结合的模式，为高频、动态的金融市场提供了可扩展的自动化解决方案。具有内置的回测引擎，用户可以在历史数据上验证量化策略的表现，评估其风险、收益等关键指标。

主要内容：文章基于前期系列研究，对大小单残差因子和散户羊群效应做进一步改进，并构建复合因子：大小单综合资金流因子，RankIC均值7.89%，RankICIR3.99，10分组多空对冲年化收益率35.36%，信息比率4.82，胜率89.19%，最大回撤2.09%。主要内容：本报告中，通过行业价格指数运行的趋势中的极大值极小值时序上的关系，日内上下影线结构，成分股运行的一致性等多个视角，构建了不同的动量因子，来对简单的时间区间内涨跌幅因子进行替代。全面画像下各类北向机构特征迥异。

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