本周报告 Two sigma： 最近十年价值回撤的诊断 摘要 本文调查了自2008年全球金融危机以来，传统衡量的价值股为何表现不佳，并提出了一种可能更有效的识别价值股方法。...传统的做法是根据市账率对股票进行排序，然后做多高比率的股票，做空低比率的股票。...请注意，5/+,#和 $%&',#达到其最大值的时期或多或少与5,#和+,#达到其最大值的时期一致。...这表明，基于账面价值的价值策略的回报率的制度变化，可能是由于推动价值和魅力股票不一致的制度变化驱动的。 不一致和价值的另一种定义 另一种衡量价值的方法是收益率，它是公司收益与其市值的比率。...因此，我们应该期待一种价值策略，即做多收益率非常高的股票（即被低估的股票）和做空收益率非常低的股票（即被高估的股票），其表现优于基于市账率的股票价值战略。
3 过度关注最大回撤 作为一个策略，有很多评价我的风险收益特征的指标，最大回撤就是其中之一。当管理人和投资者介绍我的时候，无一例外的会对我的最大回撤探讨一番。...与最大回撤的差异形成对比的是，无论是日频预期收益、波动率还是夏普率，这两个策略却都是一样的。仅仅因为涨跌序列顺序不同，造成了不同的最大回撤。...顾名思义，最大回撤就是“最大”的那个回撤，它本身就是一个很偶然的量。在样本内回测，得到的最大回撤只有这么一个点估计。一旦参数发生变化，最大回撤也会发生变化。因此，使用点估计来评价最大回撤是不够合理的。...更科学的做法是对策略的尾部建模，得到最大回撤的分布再进行分析。 然而，我想和管理人说的并不是这个，而是除了最大回撤外，还有很多更加合理的评价回撤的指标，比如平均回撤、线性加权回撤等。...而该文认为，不同的回撤指标仅是这些 t 时刻的回撤的某种加权平均。比如，整个策略的最大回撤就是不同 t 时刻的回撤中最大的那个。
为了实现最大收益，SPY自成立以来使用超过3倍的杠杆买入。这将产生最大的复合收益率，但会导致： 最大回撤：97.23% 在具有随机结果和正的数学期望的情况下，在每个事件上都有有限资金的最优部分。...从图中可以看出，随着头寸规模趋近于最优f，收益率和最大回撤都在增加，降额在最优f处超过90%。随着我们进一步扩大规模，缩减继续接近100％。然而，收益开始下降。...事实上，可以证明最大回撤与时间的平方根成正比（大家可以自己证明一下）。直观地说，一个账户下个月的最大回撤将低于下一年的最大回撤。为了准确地设置最大回撤的阈值，我们需要定义时间范围。...因此，我们将优化程序分为两部分： 1、找出使投资组合夏普比率最大化的相对配置权重。 2、在考虑给定的风险/回撤限制的前提下，确定适用于最大化GHPR的投资组合的杠杆率。...为了减轻这种情况，我们可以应用安全系数来扩大历史上最大回撤，从而减少所用的杠杆数量。我们还可以设定一个比我们认为必要时更低的最大回撤门槛；这也有助于有效降低最佳杠杆率。
波动集聚的现象导致的回撤比收益厚尾更大，所以波动集聚带来的市场不稳定性来的更严重。 如果度量厚尾和波动集聚？...该算法使我们能够在保持原始收益分布及其原始线性相关性的同时消除非线性相关性。简而言之，该算法在保持原始收益率线性相关结构的同时，对原始收益率进行及时的重新排序。...然而，当观察相对变化时，我们发现，不同资产类别的相对变化是相似的，至少在最大回撤方面是如此。一般来说，我们观察到去除沉重的尾翼可以减少大约15%的最大回撤。去除波动簇可将最大回撤降低约30%。...2、从收益序列中去厚尾或波动集聚会减少所有多样化水平的最大回撤。 3、波动性集群似乎是下行风险的更大驱动因素，因为没有波动性集群的替代系列的下行总是低于没有重尾的替代系列。...4、从收益序列中删除厚尾和波动集聚与只删除波动性集群的序列相比，导致最大回撤增加。 5、分散化投资对于波动集聚的影响没有任何减轻。
该交易策略自 2013 年以来累积收益率达 99.6%，年化收益率为 77.6%， 最大回撤为-5.86%。...回测结果显示 SVM 择时策略模型预测准确率超过 50%，并且对下跌趋势的预判能力较高。模型具有良好的累计授予率与夏普比率，其中技术指标类特征量得出策略模型最大回撤控制在 10%以内。...强势组合与弱势组合的净值差异明显组合相对 HS300 指数的超额收益净值曲线相对平稳，最大回撤发生在 2014 年12 月，最大回撤为 9%，而在此之前，超额收益的最大回撤为 5%左右。...而对比弱势组合的超额收益，多空策略的净值波动更大，主要的回撤同样发生在 2014 年底，但策略的胜率仍保持 50%以上，达到 58%。...以中证500指数为对冲标的,从2011年1月至2015年12月,组合累计超额收益为165%,年化收益可达21%,信息比率2.11,最大回撤9.33%,发生于2015年8月下旬。
Python题目 题目：针对股票的最大回撤率指标定义，给出代码实现思路。给定的是产品所有交易日的净值序列，且其净值序列已按照日期排序。...最大回撤率：在选定周期内任一历史时点往后推，产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。 追问：如何在提升计算效率？...fsign_record,'0')) t as cut_fsign_record ) t2 where cut_fsign_record'' group by fuser_id ; Python题目： 最大回撤率...，最大回撤的计算只需要再依赖这个列表进行多一次循环计算。...maxDrawdown : maxDrawdown = mdd if mg > maxGain : maxGain = mg return maxDrawdown,maxGain 当前最优版本： 每个时间点同时更新最大值和最大回撤
胜率 统计胜率要先统计交易次数，然后计算所以交易中盈利次数占的比例 最大回撤率 回撤是策略从前期最高点到当前时点的亏损，最大回撤是所有回撤中的最大值，反映的是策略的最大可能损失。...单次最大亏损 所有单次交易中的最大亏损 策略阶段性表现 对策略时间段进行分割，统计每个时间段内上述指标的变化情况，本文按年进行分割，统计测年逐年的收益率和相对于基准的超额收益率。...:{}%'.format(round(rety*100,2))) print('胜率为：{}%'.format(round(VictoryRatio*100,2))) print('最大回撤率为：{...result = pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index').T return result,result_peryear 说明 计算了年化收益、夏普比、最大回撤...、胜率、逐年收益率、单次最大亏损等指标； 收益都用复利； 回测结果 ?
： 需求列表 编写一个脚本，代码可用python或pyspark或scala（40分） 需求：cust_pft是客户(cust_if)每天(date)的资产净值(pft)，现在需要获得每个客户近1年的最大回撤...： 最大回撤定义：在该客户的净值曲线中，当出现最大的净值的时点记为m1，这之后出现的净值比m1那天净值相差最大的净值记为m2，最大回撤就是(m2-m1)/m1....(注意是出现最大净值之后的最小净值，两者的差) create or replace temporary view cust_pft (cust_id,date,pft) as values (1,‘2021...01-06’,10020), (1,‘2021-12-27’,6000), (1,‘2021-12-28’,6001), (1,‘2021-12-29’,6002); 思路分析 使用MAX()函数计算最大回撤...； 使用子查询计算每个日期的价格、最高价格和回撤率； 使用MAX() OVER()函数计算每个日期之前的最高价格； 计算回撤率，并使用MAX()函数找到最大回撤。
这个过程中可以以金融行业的服务研究报告，但是要清醒地、有针对性性地看待这些报告 相信时间的作用:效果再好的资金曲线在某个局部也会出现各种波动，这是不可避免的，个人投资者相较而言能够忍受更长的回撤期，没有固定的开发成本...\end{equation} 最大回撤比率 描述策略可能出现的最糟糕的状况，一段时间内策略的最大回撤比率是指: \max(1-\frac{\text{策略当日价值}}{\text{当日之前资金最高价值...\begin{equation} Sharpe\, Ratio=\frac{\text{策略年化收益率}-\text{无风险回报率}}{策略回报率标准差} \end{equation} 它的优点是不仅考虑收益...，还考虑每次的波动率（回撤幅度），可以同时对策略的收益与风险进行综合考虑。...收益风险比 类似于夏普比率，衡量了策略的风险控制和收益平衡能力，公式为年度收益/全段最大资产回撤。
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
strategy_rate -1) return totalprofit 基本高阶矩择时模型中的交易函数 交易逻辑见报告第13页 Sharp：夏普比,年交易天数按250计,MDD：最大回撤率..._02) print('') print('回测1最大回撤为:%s%%' % (MDD*100)) print('回测2最大回撤为:%s%%' % (MDD_01*100)) print('回测3最大回撤为...:%s%%' % (MDD_02*100)) 回测1交易次数为:298 回测2交易次数为:353 回测3交易次数为:402 回测1总收益率为:870.434213293% 回测2总收益率为:859.177156583%...回测1最大回撤为:40.25782265430625% 回测2最大回撤为:34.72891044547697% 回测3最大回撤为:39.44870302175746% 以HS300为基准，回测1累计收益率展示...总体来看，策略有明显超额收益的，但与文章结果出入较大，说明代码中可能有一些与报告原意不符的地方，此外，报告只回测到2015年，而从上图可以看出，策略2016年之后出现了较大回撤。
1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括： 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习...12 机器学习逻辑回归：算法兑现为python代码 13 机器学习：谈谈决策树 14 机器学习：对决策树剪枝 15 机器学习决策树：sklearn分类和回归 16 机器学习决策树：提炼出分类器算法...机器学习：说说贝叶斯分类 18 朴素贝叶斯分类器：例子解释 19 朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正 20 机器学习：单词拼写纠正器python实现 21 机器学习：半朴素贝叶斯分类器 22 机器学习期望最大算法...：XGBoost思想 33 机器学习集成算法：XGBoost模型构造 34 决策树回归：不掉包源码实现 35 机器学习：提升树（boosting tree）算法的思想 36 为什么要有深度学习？...70 二叉树非递归版，前序遍历算法解析 71 二叉树非递归版，中序遍历算法解析 72 二叉树非递归版，后序遍历算法解析 73 回溯树求集合全排列和所有子集 74 LeetCode实战：动态规划算法是怎么一回事
结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：3.55 最大回撤：17.05% 胜率：62.69 盈亏比：1.31 年化：80.36% 1.6....结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：0.68 最大回撤：36.92% 胜率：53.21 盈亏比：0.99 年化： 19.02% 1.3....结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：0.95 最大回撤：29.71% 胜率：49.64 盈亏比：1.23 年化：17.67% 3.3....结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：2.66 最大回撤：17.24% 胜率：57.56 盈亏比：1.22 年化：56.38% 4.3....结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：1.66 最大回撤：25.30% 胜率：49.72% 盈亏比：1.39 年化：30.91% 5.3.
5、评价方法：全部N层组合年化收益率（观察是否单调变化），多空组合的年化收益率、夏普比率、最大回撤、月胜率等。 三种方法的关系 首先介绍一下回归法和IC值分析法之间的关系。 我们先介绍一个引理。...我们将所有个股按截面因子值排序，选前j只股票等权配置构建投资组合，交易成本、调仓周期等设置均与分层测试相仿，在T=20时对每个可能的j取值均能生成20个不同的回测轨道，我们取这20个回测轨道中的年化收益率最大值...我们将所有个股按截面因子值排序，选前j只股票等权配置构建投资组合，交易成本、调仓周期等设置均与分层测试相仿，在T=20时对每个可能的j取值均能生成20个不同的回测轨道，我们取这20个回测轨道中的年化收益率最大值...我们将所有个股按截面因子值排序，选前j只股票等权配置构建投资组合，交易成本、调仓周期等设置均与分层测试相仿，在T=20时对每个可能的j取值均能生成20个不同的回测轨道，我们取这20个回测轨道中的年化收益率最大值...我们将所有个股按截面因子值排序，选前j只股票等权配置构建投资组合，交易成本、调仓周期等设置均与分层测试相仿，在T=20时对每个可能的j取值均能生成20个不同的回测轨道，我们取这20个回测轨道中的年化收益率最大值
回测参数设置 调仓周期：10个交易日 股票池：中证500成份股，剔除ST股票，剔除交易日停牌和涨停、跌停的股票 超配组合：调仓时分10档，等权买入深度学习模型打分最高的一档 对冲基准：中证...：2011年1月-2018年4月30日 交易成本：千分之三 普通的深度学习选股策略 2011年以来，年化收益率19.71%，最大回撤 -5.35%，胜率为 69.5%，信息比2.47。...风险中性的深度学习选股策略 2011年以来，年化收益率21.95%，最大回撤 -5.03%，胜率为 74.6%，信息比2.92。...风险中性深度学习选股策略 年化收益率21.95%，最大回撤 -5.03%，胜率为 74.6%，信息比2.92 普通深度学习选股策略 年化收益率19.71%，最大回撤 -5.35%，胜率为 69.5%，信息比...2011年以来，中证500内选股对冲策略年化收益率21.95%，最大回撤 - 5.03%，胜率为 74.6%，信息比2.92。
在此文中我将为你们介绍一些端对端量化交易系统的基本概念，希望借此帮助到两类读者：一类是希望在基金公司中找到量化交易相关工作的人，另一类是那些希望能自行利用算法进行交易的“散户”。...回测系统时，必须能量化其性能表现。量化策略的“工业标准”指标是最大回撤率和夏普率。最大回撤率是指账户权益曲线在特定时间段内（通常是每年）的最大峰谷跌幅，通常以百分比的形式出现。...由于许多统计因素的影响，低频交易策略的最大回撤率通常会比高频交易策略高。历史回测会找出过去的最大回撤率，对未来的最大回撤率会有很大指导作用。...请注意，年化回报通常不是衡量的指标，因为与夏普率不同，它没有考虑策略的波动性。 一旦策略通过回测并被认为是基本没有偏差，还有了好的夏普率和最低限度的回撤率，是时候建立一个执行系统了。...如果你有兴趣尝试搭建自己的算法交易策略，我的首要提议是善于编程。我个人偏好是尽可能多地去搭建自己的数据采集器，策略回测和执行系统。
然而，DeFi 的收益率可能是复杂且波动较大的，投资者需要了解潜在的机制，以最大限度地提高利润，同时将风险降至最低。...与传统金融系统不同，DeFi 收益率不受中央集权机构控制，而是由协议的底层算法和智能合约决定。 然而，DeFi 协议提供的收益并不能保证，而且可能非常不稳定。...DeFi 中的两种主要流动性收益率是： 自动做市商 (AMM) 收益率：AMM 是一种 DeFi 协议，它使用算法根据供求关系设定资产价格。...最大化 DeFi 收益 最大化 DeFi 收益是许多 DeFi 投资者和交易者的共同目标。...投资者可以通过投资于高回报、低风险的区块链来最大化他们的收益。 保证金交易：保证金交易涉及借入资金以杠杆方式交易加密货币。投资者可以通过选择低费用和高杠杆选项的交易平台来最大化他们的收益。
摘要：BigQuant平台上的 StockRanker 算法在选股方面有不俗的表现，模型在 15、16 年的回测收益率也很高 (使用默认因子收益率就达到 170% 左右)。...然而，StockRanker 在股灾时期回撤很大 (使用默认因子回撤 55%)，因此需要择时模型，控制 StockRanker 在大盘走势不好时的仓位。...StockRanker 的回撤。...回测结果如图 6，加入正则项之后回测 1 和回测 2 的最大回撤均有下降，说明加入正则项后确实减轻了模型的过拟合。...回测结果如图 8。由回测结果可以看出，加入指示标后的 LSTM 模型收益率相对下降，但是回撤更小。
Delta-bar-delta算法是一个早期的在训练时适应模型参数各自学习率的启发方式。该方法基于一个很简单的想法，如果损失对于某个给定模型参数的偏导数保持相同的符号，那么学习率应该增加。...如果对于该参数的偏导变化了符号，那么学习率应该更小。最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。...1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。具有损失最大偏导的参数应在参数空间中更为平缓的斜率方向会取得更大的进步。...在凸优化背景中，AdaGrad算法具有一些令人满意的理论性质。然而，经验上已经发现，对于深度神经网络模型而言，从训练开始时积累梯度平方会导致有效学习率过早和过量的减少。...AdaGrad根据平方梯度的整个历史收缩学习率，可能使得学习率在达到这样的凸结构前就变得太小收敛。它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。
benchmark):.3f}') alpha:0.0004，t统计量：1.55 beta :1.0634，t统计量：60.09 回归决定系数R2：0.606 03 风险指标 风险指标主要包括标准差和最大回撤...#年化标准差 a_std=tss.anlzd_stdev() #下行标准差 s_std=tss.semi_stdev() #最大回撤 md=tss.max_drawdown() print(f'年化标准差...Calmar比率(Calmar Ratio) ：描述收益和最大回撤之间的关系，计算方式为年化收益率与历史最大回撤之间的比率。Calmar比率数值越大，投资组合业绩表现越好。...#风险指标 #年化标准差 dd['年化标准差']=tss.anlzd_stdev() #下行标准差 dd['下行标准差']=tss.semi_stdev() #最大回撤...dd['最大回撤']=tss.max_drawdown() #信息比率和特雷诺指数 dd['信息比率']=tss.info_ratio(benchmark) dd['特雷纳指数
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