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2024年4月10日 · 首先，我们需要明白什么是量化投资？ 简单来说，量化投资是一种基于数学模型的投资策略，它通过大量的数据分析，寻找市场的规律，以此来指导投资决策。 量化投资的核心理念是，市场的行为是可以预测的，通过科学的分析方法，我们可以抓住上涨的趋势，避开下跌的趋势。 量化投资的本质并非追求对每一次微小波动的精准捕捉，而是通过对大数据的深度挖掘与科学模型构建，实现对市场整体趋势的敏锐洞察和精确判断。 在实际操作中，量化投资通过算法自动识别并跟踪市场的上升趋势，同时运用严格的止损止盈机制，在下跌趋势初现端倪时及时抽身，避免深陷回调漩涡。 而在市场进入震荡格局时，量化模型会理智地选择空仓等待，规避了因情绪波动导致的盲目交易，将投资精力集中于最有潜力的机会上。
2022年10月26日 · 一、原则的理论解释. 一般来说，关于策略参数的优化，比较常见的做法是使用通过步进调整参数，去跑大量的回测业绩，从而获得一个相对比较好的参数。 但这样做的主要问题是，很有可能出现“过拟合”的情况 —— 与之相反，本文提出了不通过历史回测的方法，能够在不同的特征场景下，可以通过数值方法找出最优平仓规则设置所在的区域，并可以规避由历史回测方式来优化策略或会产生的过拟合问题。 当然，这里也是有前提的：资产价格遵循离散的Ornstein-Uhlenbeck过程（对于本文来说，你就默认当它满足吧）。 具体的推导过程，参见： 《无需回测以确定最优交易规则》 典型的结果，可以参见下图 —— 绿色越深，表示夏普比率越高、结果越好： 二、原则的定性结论. 1、关于均衡业绩的解释.
2024年1月19日 · 这是整个策略真正迷人的地方！. 下面公布我的全部实盘记录！. （因为本策略的初衷是套利，所以起了个名字叫“一年套利一百次”，在雪球中我也做了个同名的组合，也是实盘 ...
2016年3月18日 · 建议的办法是一方面不要过多的参数来优化模型，另一方面可以采取这样的办法，比如说现在有07年到16年10年的数据，你可以先去掉16年的数据，就“假装”回到了15年然后优化模型，再把16年的数据放到模型中去看看是否有效，如果效果非常差的 ...
2022年6月2日 · 有两个指数，在A股一直都是yyds的存在，但一直没给大家深度分析过，今天好好写一写。. 一个是消费红利指数，第二个是红利质量指数。. 这俩的夏普比率和历史业绩可以说是非常离谱。. 夏普比率，简单说就是承担单位风险，能获得多少报酬，咱也可以 ...
2023年1月2日 · [持股守息] 2020年开始以分红金额考核持仓，并进行分红再投，2020年股息收入10w+，2021年股息收入15w+，2022年，因减少股票持仓且各类房地产行业公司分红大幅减少，分红收入约10w+。 下面是主要持仓情况： 石化、神华、建行、农行、兴业、大秦、上汽、海螺、中建、格力、平安。 这些就没必要展开说了，一眼知胖瘦。 今年的主要操作有： 上半年27元附近卖出2020年上半年12.5元 (前复权)买入的神华。 上半年15元 (前复权)以下上汽集团，目前还处于亏损状态。 年底前6元卖出近几年4.35元 (前复权)买入的中建，格局越来越小。 另外单独说下惨不忍睹的房地产公司吧： 我持有较大比例的房地产行业经历了政策的大幅打压，收益自然免不了非常惨淡。
结论： 1、总体看，可转债的长期收益好于沪深指数. 2、如果不想折腾，就买兴全可转债基金. 3、双低策略：必须要控制下行风险. 1）双低的思路借鉴自 @yyb凌波 可转债轮动策略（2018.5-2020.12) (转债价格+溢价率×100) 2）双低策略在大盘暴跌时，是所有转债策略里面跌得最多的；在这段时间内，没有体现出低风险. 3）双低策略在其他时间段，Beta高于其他策略，是不错的选择. 4、关于择时： 1）策略择时，主要是借鉴了 @海阔天空yu 的历史经验： - 50%的转债面值低于100，建仓并满仓：2012年1月1日、2018年6月15日. - 80%的转债面值高于130，一键清仓： 2015年1月5日.
