传统风控与量化风控的区别在于风控的手段是否依赖于数据决策。由于大数据的兴起，在量化风控里一切似乎都是可以数据化。比如信贷风险就可以用拨备计提来衡量，关于拨备计提有个很重要的计算公式： PIP=PDLDGENR根据信用风险是否发生显著增加以及资产是否已发生信用减值，对资产分别以12个月或整个存续期的逾期信用损失计量损失准备。计提是有三个部分组成：预期信用损失时违约概率（PD）、违约风险敞口（EN
什么是Alpha因子？也就是超额收益因子。我们首先总结一下基本因子：盈利性：投入资本回报率(ROIC)、已利用资本回报率(ROCE)、净资产收益率(ROE)、总资产收益率(ROA)、边际利润、人居收入、经济利润、投资增额收益。估值：自由现金流价格比、外部融资总资产比、企业价值与EBITDA比(EV/EBITDA)、市盈率、股息率。现金流：自由现金流(FCF)和营业收入之比、投入资本现金回报率(RO
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2024-02-22 23:44:37
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Boehm模型 Boehm用公式RE=P(UO)*L(UO)对风险进行定义，其中RE表示风险或者风险所造成的影响，P(UO)表示令人不满意的结果所发生的概率，L(UO)表示糟糕的结果会产生的破坏性的程度。在风险管理步骤上，Boehm基本沿袭了传统的项目风险管理理论，指出风险管理由风险评估和风险控制两大部分组成，风险评估又可分为识别、分析、设置优先级3个子步骤，风险控制则包括制定管理计划、解决和
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2023-10-26 11:08:23
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文章目录因子分析跟主成分分析对比因子分析的实例例1例2因子分析模型原理假设性质因子载荷矩阵的意义参数估计因子旋转方法因子分析SPSS操作实例第一次运行对因子分析结果的介绍因子载荷散点图因子得分 因子分析跟主成分分析对比主成分分析：主成分是各指标的线性组合选取主要的几个主成分包含了原始数据80%以上的信息实现降维因子分析因子的线性组合构成原始变量（指标）每个指标有一个特殊因子。让特殊因子尽可能小，
文：蓝兔子读难NOTES图： 配图 Python3 量化分析从小白到破产笔记基础数据类型-认识变量编码：0003最前面先放个简易目录，理清思绪好上路。python基础：编程环境准备学习路线规划当前=>基础数据类型：变量、字符串～基础语法与规范：注释、缩进～常用运算符：平方、与或非～程序3种执行结构：顺序、分支、循环高阶数据类型：列表、字典～函数：定义、调用、传参～高级特性：切片、迭代～文件读
# 如何使用 Python 实现 Barra 风险因子
在金融领域，Barra 风险因子是用于评估投资组合风险的重要工具。在本教程中，我们将引导你如何在 Python 中实现 Barra 风险因子。整个过程将通过以下步骤进行介绍：
## 整体流程
以下表格展示了实现 Barra 风险因子的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
pandas的IO 量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetim
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2024-06-18 08:16:34
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1.理论背景故事要追溯到1952年，那是一个春天，有一位老人，在中国的南海边，咳咳咳咳，抱歉，不小心串词了，事实是这样的：没错，正是由于这几位大神的杰出贡献，我们得到了量化因子的前身，APT模型，但是，这个模型并没有告诉我们应该如何确定因素。因此，后面就衍生出了可以确定因素的多因子定价模型。 2.多因子定价模型多因子定价模型认为每一只股票的预期超额收益是由股票的因子头寸决定的，预期超额收
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2023-10-18 10:37:35
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根据上节什么是因子分析的表4回归分析结果求回归方程（方程1）。这里使用上节表4下方的“系数”值求解和学习预测和因子分析。方程1接下来，用回归方程进行预测。此处的数据（N0.336-340）不用于回归分析，而是专门用于预测与检验（表1）。表1预测No.336如下：No.336的预测值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+（-3.37）*45+6.74*3+84.72*4.5≈6
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2023-09-28 10:18:03
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要计算出权重要满足三个条件：1、因子 2、公式 3、系数这儿我主要谈论下计算权重的部分因子，我在这分个层级吧，便于大家理解，还是用数学试卷，选择题、填空题、应用题三个层级，这个题目得分值比重想必大家都知道。1、页面基础优化计算因子（类比选择题得分项）网页的基础优化，常规的大家都知道，这里是基础类嘛，我还是说一下：|| 常规是：TDK、关键词密度、页面标签(h标签、alt标签、meta标签、nf标签
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2023-10-21 10:41:46
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一、什么是多因子模型？寻找那些对股票收益率最相关的影响因素，使用这些因素（因子或指标）来刻画股票收益并进行选股。核心思想在于，市场影响因素是多重的并且是动态的，但是总会有一些因子在一定的时期内能发挥稳定的作用。二、理论背景证券组合超额收益=alpha + beta*市场组合超额收益马科维茨论文：开创性地引入了均值和方差来定量刻画股票投资的收益和风险（被认为是量化交易策略的鼻祖），建立了确定最佳资产
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2023-12-03 07:59:17
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因子分析（factor analysis）一、概述二、因子分析与主成分对比三、因子分析原理四、因子分析模型的假设五、因子载荷矩阵的统计意义六、因子模型的性质七、参数估计七、因子旋转方法八、因子得分九、数据检验9.1 KMO检验9.2 巴特利特球形检验9.3 碎石检验十、应用十一、实现步骤流程及示例分析十二、python实现因子分析 本文参考数学建模清风老师课件编写。 一、概述因子分析由斯皮尔曼
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2023-07-05 13:54:29
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第九章什么是风险和风险管理，风险管理有哪些过程？详细理解风险管理的各个过程。 风险：指结果的不确定性，或者说是一定时期可能发生的各种结果间的差异 风险管理：为了最好的达到项目的目标，识别、分析、应对项目生命周期内风险的科学与艺术 风险管理过程：什么是风险识别？其常用方法的哪些？ 风险识别：确定哪种风险可能影响到IT项目。 风险条目检查表例子（需求、管理、技术、外部 —风险）：企业应用软件有哪些风险
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2024-01-17 19:44:18
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前言： 通过前面的章节知道LDPC的发展史，一些技术细节。其在很多领域都有应用。后面的文章主要讨论在NR 5G 里面的具体技术细节，侧重要编解码实现。 其编码设计原理主要涉及到和积算法和密度演进算法，后面会专门介绍一下。 BG(base Graph) 是整个
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2023-11-06 19:00:34
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今天无意中看到一个公式说求一个数的因数个数方法是先把这个数分解成质数幂次相乘的形式，然后把各个质因数的幂次加一再做相乘得到。就是 @熙五同 中所说的那样。粗略查了一下，很多人都是直接给出公式，仿佛这个公式很显然。但我初看到这个结论，觉得并不显然，琢磨了半天不明白这样做的依据是什么。详细思考了半天，终于想明白，其实这是一个排列组合的问题。要是直接抛给我这个问题，我的第一想法可能是首先看看这个数小于等
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2023-08-22 08:07:18
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一、Alpha 和 Beta alpha难得，想获得alpha就需要通过多因子策略等方法，来获得！ 二、多因子策略 理论介绍2.1 什么是多因子策略特征：因子目标值：股票收益（需要计算） 2.2 多因子(Alpha因子)的种类按照因子分析角度： 按照因子来源的角度：  
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2024-01-07 20:43:52
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# 多因子量化选股策略实现流程
## 1. 确定选股策略目标和因子
在实现多因子量化选股策略之前，首先需要确定选股策略目标和所使用的因子。选股策略目标可以包括长期收益率、风险控制等。而因子可以是一系列能够反映股票价值和市场情况的指标，如市盈率、市净率、财务指标等。在确定因子时，需要结合策略目标进行选择。
## 2. 数据获取和处理
实现多因子量化选股策略需要获取所需的股票数据，并进行处理。
原创
2023-10-19 13:58:26
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1.学习《深入浅出python量化交易交易实战》第一章记录学习过程中的代码和一些坑1.1 基础（名词解释）1.1.1 CAPM （Capital Asset Pricing Modal）beta 系数 用于表示某项资产的系统性风险factor investment 因子投资 在因子投资中，因子的定义就是那些可以量化的信号、特征或其他变量。Arbitrage pricing Theory, Apt三
量化交易之通用因子通用因子对动量因子的探索对价值因子的探索对波动因子的探索『指数增长的影响』『超级大牛股的特点』对投机因子的探索『短期主义，投机交易』『有效市场』
通用因子因子：对股价有直接影响的因素，用来解释股票涨跌和表现的各种原因的归纳。因子投资：利用因子找到更好的投资标的的方法。目前学界认为股票的回报主要是受几个因子的影响：市场因子：认为市场的整体回报，经济形式好，股票的收益会比平
原创
2023-06-05 16:35:38
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# 风险量化机器学习实践指南
## 引言
在金融领域以及其他行业中，风险量化与机器学习的结合正在成为一种趋势。对于刚入行的小白来说，理解这一过程并将其实现是一个挑战。本文将提供一个系统的步骤指南，帮助你了解和实现风险量化机器学习。
## 流程概述
以下表格展示了实现风险量化机器学习的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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