1.Python量化交易之指数增强策略(fmz平台)
Python量化交易之指数增强策略(fmz平台)
指数增强策略原理
策略收益由两部分组成:Beta收益和Alpha收益。股票Beta收益是源源码指跟随指数获得的市场收益,Alpha收益则是码股通过量化方式优化投资组合获得的超额收益。
指数增强策略目标是股票在跟踪指数的基础上,调整投资组合以获得更高收益。源源码这涉及到构建评价体系,码股html源码单页对评价高的股票股票增加权重,评价低的源源码股票减少权重。
构建评价体系的码股手段包括多因子选股、线下打新、股票日内回转(T0)和择时增强等。源源码其中,码股多因子选股是股票宏天 源码获取Alpha的主要策略,通过各种因子筛选优质股票。源源码
指数增强策略步骤
策略包括四个主要步骤:选择跟踪指数,码股设置股票池,计算调仓指标,以及执行调仓操作。以沪深指数为例,cms源码教学选择成分股权重大于0.%的股票作为股票池,使用MACD和SMA指标来构建评价体系,对评价高的股票增加权重,评价低的股票减少权重。
步骤1和2已使用Pycharm完成,读者需下载沪深指数数据。grads源码分析通过代码实现步骤3和4,最终获得优化后的投资组合。
指数增强策略源代码
实现指数增强策略的代码基于发明者量化交易平台开发,代码可在fmz.cn获取。完成步骤3和4后,代码实现优化后的sha源码解析成分股列表。
策略表现
策略在--至--期间的表现如下:初始净值为,累计收益为.%,年化收益为7.%,夏普比率为0.,年化波动率为1.%,最大回撤为.%。
结语
本文提供学习交流使用的指数增强策略内容,代码仅通过模拟盘回测,未经过实盘检验,风险提示同上。策略代码有改进空间,如设置止盈止损点、替换指标等。欢迎读者参与回测和参数调整,提高策略的适应性。
本文内容仅供参考,不保证百分百正确,欢迎指出错误,一经指出立即改正。如有QMT平台源代码需求,可私戳作者。