课程Pandas · Python 数据与量化分析
Series 与 DataFrame 基础
周二上午 9 点半，上证刚开盘。你坐在一家中型私募的研究台，手边是一段从 3.2.1 留下的 NumPy 代码：一个 (T, N) 的日对数收益矩阵， T = 244 ， N = 3 ，列依次是 510300.SH、600519.SH、000001.SZ。你想把 600519.SH 在 2024 02 08（春节休市前最后一个交易日）这天的收益单独捞出来——...
打开 →找到 30 个结果
English questions课程平稳性与 ARMA 模型 · 时间序列分析
平稳性与自相关函数
某私募(private fund)交易日下午四点,你的 PM 把过去 500 个交易日的策略净值推过来,问:这条曲线的均值真的稳定吗?波动率有没有结构性变化?只看一条路径,凭什么相信估出来的均值与自相关有意义?这是时间序列分析(time series analysis)的元问题。横截面统计里你有 公式 个独立同分布(i.i.d.)样本,推断建立在「重复抽样」...
打开 →课程量化策略目录 · 策略类型与业绩
趋势跟踪、CTA 与管理期货
把 Moskowitz Ooi Pedersen 的 Time Series Momentum (Journal of Financial Economics 2012)摊在桌上看:58 只期货合约(商品、外汇、固收、股指)按每只合约 12 月收益率符号加权,构造的多空组合在 1985 2009 年实现毛夏普 1.4、年化超额收益 17%、最大回撤 16%。...
打开 →课程信号构建 · Alpha 研究
信号分类与 Alpha 公式语言
某 私募 的研究员对两位同事说:"做一个 五日 动量,行业中性化,跑在 沪深300 的大盘股上。"一周以后,三个人各自实现了完全不同的东西。同事 A 用的是连续 五日 收益率 close t / close 1 ;同事 B 用的是 五日 均线穿越 MA 5 / MA 20 ;同事 C 用的是 五日 对数收益累加 sum(log(close t / close...
打开 →课程Pandas · Python 数据与量化分析
分组、合并与重塑
周二下午两点，私募研究台。你手里堆着三张表：一张是 20 个交易日 × 3 只票（ 600519.SH 、 000001.SZ 、 600036.SH ）的长格式日收益，共 60 行 (date, ticker, return) ；一张是申万一级行业查找表（ 600519.SH → 食品饮料 、 000001.SZ → 银行 、 600036.SH → 银行...
打开 →课程Pandas · Python 数据与量化分析
数据读写与清洗
周一早晨九点，你在一家私募的研究台上收到上游数据团队推过来的 510300 2024.csv ——沪深300 ETF 在 2024 年 1 月的日线行情。你打算直接 df = pd.read csv(path) 然后开始写信号，结果跑出来的 DataFrame 漏洞密布： close 列的 dtype 是 object 而不是 float64 （因为有三行写...
打开 →课程Pandas · Python 数据与量化分析
时间序列与滚动窗口
下午两点，私募研究台。你拉到一份 510300.SH（沪深300 ETF）近 10 个 SSE 交易日的分钟 bar，存储里的时间戳是 UTC，列只有 price （这一分钟末的成交价）与 volume （这一分钟的成交股数）。任务很短：把它降到日 bar，算每天的简单收益（simple return）与 5 日年化滚动波动（rolling annualiz...
打开 →课程基金经济学与结构 · 基金运营与量化业务
费用、业绩报酬高水位与 LP/GP 经济学
某 银行 理财 子 公司 配置者打开你 私募 基金 的 LP 月报,第一眼盯的不是 1 月的回报,而是七年滚动尾部的 LP 净 夏普比率(Sharpe ratio)。一年的数字在他眼里是噪音;他要看的是七年净 夏普。你 量化 策略 报上来的实盘 gross 夏普 是 1.5。他打开模型,把 2 and 20 加 5% hurdle 套进去,算出来 LP 端净...
打开 →课程平稳性与 ARMA 模型 · 时间序列分析
AR、MA 与 ARMA 过程
周一开盘前，某沪深300 量化私募的研究员把昨天打捞回来的 1500 个日内对数收益样本（log returns）丢进 R，画了一张样本 ACF：lag 1 大约 0.18，lag 2 大约 0.05，再往后几乎全部落进 Bartlett 带里。她想问的是：这条「拖尾」曲线像不像一阶自回归（autoregressive, AR）模型该有的样子？如果是 AR，...
打开 →课程波动率与机制转换模型 · 时间序列分析
ARCH 与 GARCH 模型
某私募(private fund)的风控会上，研究员甩出沪深300 日收益的实证表：日内收益序列本身的自相关系数 公式 在滞后 公式 时几乎全部落在 公式 的 Bartlett 带内；可一旦把同一条序列 平方 再画一次 ACF，从滞后 1 到滞后 60 全是正值、缓慢衰减。再算样本峰度：5.8——远大于正态分布(Gaussian distributi...
打开 →课程平稳性与 ARMA 模型 · 时间序列分析
ARMA 模型的识别、估计与预测
周一早盘，某私募的时间序列研究员把过去 200 个交易日的对冲组合超额收益丢进 statsmodels。她想确认这条曲线是不是一个干净的 ARMA 过程——若是，残差就是一组白噪声，可以挂上下一阶段的 GARCH；若不是，她得回去重做特征工程。问题是：用 AR(1)、MA(1)、ARMA(1, 1) 还是 ARMA(2, 1)？拟合完之后怎么知道这一支模型确...
打开 →课程信号构建 · Alpha 研究
事件驱动与另类数据信号
某 私募 事件驱动组的盘后会议。Q3 季报披露季刚开始,组里负责 沪深300 的研究员准备做一条 PEAD 信号:盈利惊喜后 60 个交易日的漂移。负责数据的同事翻出来一份 Wind 的盈利数据库,里面 actual eps、consensus eps、announcement date 三列齐全;研究员说,把 SUE 算出来,按 announcement ...
打开 →课程信号构建 · Alpha 研究
公式化信号——量价与基本面
某 私募 量化部周一晨会上,PM 把任务排了下来:"沪深300 上跑一套完整的量价加基本面公式库,12 月底之前要给出每一条的样本内 IC、回看敏感性和换手率。"你点头接下任务,转身坐到屏幕前——上一课刚学过的 DSL 与清洗流水线就是你今天的工具。本课要做的,就是把工业界与学术界十年下来已经沉淀好的规范公式库一条一条搬上来,每条信号要(a)能用 DSL 写...
打开 →课程因子动物园与因子构建 · 因子投资
因子模型基础:从 CAPM 到 Fama-French
一家面向沪深300成分股的私募基金新来的研究员,把基本面盈利筛选的多空组合回测呈到投委会:年化 6.4%,夏普 0.9,t 值 2.5。基金经理只说一句:「先把因子控掉再来汇报 alpha。」研究员意识到自己说不清三件事——「因子」指哪几个、为什么是这几个、基金经理隐含的是哪个检验。本节课就是这道问题的答卷。你会从 1964 年的 CAPM,走到 2015 ...
打开 →课程SQL 与时序数据库 · 量化开发的软件工程
时序数据库：TimescaleDB、QuestDB、InfluxDB 与 kdb+
某 沪深 300 私募 的 交易员 提单：『上 一 季 在 ticks 表 上 15 秒 出结果 的 1 分钟 VWAP per symbol 查询，今天 跑 了 11 分钟。Postgres 仓库 正在 维持 每秒 9 万 写入 来自 沪深 行情 网关，EXPLAIN 在 一条 仅 触 三日 数据 的 查询 上 报 1.8 亿 缓冲 读取』。L2 的 卫生...
打开 →课程信号构建 · Alpha 研究
机器学习信号——特征工程与非线性模型
某 私募 量化研究组的季末复盘。组长把 沪深300 上跑了一个季度的两条信号摊在桌上:一条是上一课构造的 12 1 月动量,样本外 21 日 rank IC 约 0.03;另一条是组里 ML 工程师用 LightGBM 训出来的 ranker,同一个 universe、同一段样本外、同一个 21 日远期 rank return,样本外 rank IC 跳到 ...
打开 →课程SQL 与时序数据库 · 量化开发的软件工程
模式设计、索引与 EXPLAIN
某 沪深 300 私募 的 风控 在 飞书 上 找你：『我 昨晚 在 笔记本 样本 上 跑 30 毫秒 出结果 的 按 标的 回撤 查询，今天 打到 生产 上 跑 了 12 分钟。同样 的 SQL，同样 的 方言，同样 的 bars 1m 表——到底 什么 变了？』SQL 没变。变 的 是 行数：笔记本 5 万 行，生产 14 亿 行。『样本 上 快、生产 ...
打开 →课程Pandas · Python 数据与量化分析
用 Pandas 构建向量化金融数据管道
周一上午 9 点 40 分，浦东陆家嘴一家中型私募的研究台。PM 转过头来：「上周那个 A 股小篮子—— 600519.SH 、 000001.SZ 、 600036.SH ——把 2024 年全年的因子摘要（tear sheet）给我，按申万一级行业把夏普汇总一下，下午三点的月会要用。」你看了一眼磁盘：L4 那道时间序列流水线吐出的 closes.parq...
打开 →课程SQL 与时序数据库 · 量化开发的软件工程
量化数据管道：从 tick 文件到数据仓库
下午 15:30 CST，某 A 股 量化 私募。沪深 收盘 加 15:00 行情 结算 落定 之后 半 小时，行情 vendor 的 tick 510300 20260523.csv.gz 落 在 共享 挂载 /data/market data/ 上。cron 调起 ingest ticks.sh 。接下来 九十 秒 内，文件 必须 被 加载 到 暂存 表...
打开 →课程波动率与机制转换模型 · 时间序列分析
随机波动率模型
周一下午两点半，深圳某量化私募的风险主管盯着她的隔夜波动率监控板：上周她团队用 GARCH(1, 1) 给沪深300股指期货账户出具的次日条件方差 公式 只有一个数字 0.0142；今天 CIO 却问「明天有多大概率把 公式 看成 0.02 以上」。这两个问题不能由同一个模型回答。GARCH 把波动率锁成过往收益的确定性函数，「方差自身的不确定性」根本不存在...
打开 →课程波动率与机制转换模型 · 时间序列分析
非对称与多元 GARCH
周五下午两点,沪深300 当日累计跌幅已经放大到 2.8%、还在加速。你在一家中型私募(private fund)做日内风险报表,上周用对称 GARCH(1, 1) 给组合估的次日条件方差,在过去三次类似的放量下跌之后,滚动校准里都低估了实际 realised vol 将近 30%——而向上的同尺度日子,模型反而略偏高。问题不在样本,也不在 公式 是否服从正...
打开 →课程平稳性与 ARMA 模型 · 时间序列分析
非平稳性、单位根与 ARIMA 模型
周三下午两点半,你在上海某私募(private fund)的统计套利(statistical arbitrage)团队碰到一桩争执。两只沪深300 成份股里的地产龙头,对数价格(log price)序列各自带强烈趋势,放在同一张图上几乎平行。新来的研究员把两条序列直接做 OLS,跑出 公式、系数 公式 值 18,准备开仓。资深 PM 一句话拦下他:「先做单位...
打开 →课程SQL 与时序数据库 · 量化开发的软件工程
面向量化研究的关系型 SQL
某个周二早晨，沪深 300 量化私募的基金经理走过来：『把过去两周 510050 、 510500 、 510300 的日 VWAP 拉给我，按当日收益做横截面排名，只要 close 非空的行』。数据存在研究数据仓库里——一台部署在内网的 Postgres / PolarDB O 上， bars 1m 1 分钟 K 线表和 instrument 维度表通过外...
打开 →课程波动率与机制转换模型 · 时间序列分析
马尔可夫切换与机制模型
周一收盘后,你在上海某私募(private fund)的风险组复盘一只沪深300 中性策略。过去 18 个月的日收益样本明显分成两段:平静期里日波动率约 0.6%、收益接近零均值;另一段则散落着 −3% 以上的尾部,日波动率拉到 1.8%。前三课里 GARCH 把这一切压成一条由过去观测确定的递推,SV 把它压成一条连续潜在 AR(1)。两者都默认波动率沿一...
打开 →课程并发与性能 · 高级 Python
GIL、多线程与多进程
Hook 周一下午四点收盘后，私募研究服务器上挂着两份待跑的任务：先把 100 只沪深300 成分股最近 30 个交易日的日线从米筐风格接口同步下来，再用 100 万条蒙特卡洛路径给一张 510300.SH 看涨期权定价。一颗八核 CPU 跑了二十多分钟，T+1 风控报表迟迟出不来。问题不在算法，在于代码全程单线程。这两份任务该交给的并发原语其实不同：线程池...
打开 →课程信号评估与合成 · Alpha 研究
IC、IR 与主动管理基本定律
周一上午,你在上海的一家 量化 私募。研究主管 在桌边停下来,看了一眼你 上周提交的 12 1 动量 信号的 DSL,问了一句话:「IC 是 多少?」这就是 4.2.3 模块 整个 评估 工序的 起点。你 已经 按 4.2.2 的 规范 把 信号 构造 完毕——alpha 公式 写好了,标准化 流水 跑通了,T+1 滞后 处理过了——下一步 不是 再 优化 ...
打开 →课程因子动物园与因子构建 · 因子投资
因子构建机制:组合排序与回归
国内某量化私募新来的研究员从离职同事那里接过一份 SMB 构建脚本。她在沪深300成分股之外把范围扩到中证全样本,2010 年之后跑出来,SMB 年化 7.4%,t 值高于 4——惊人,因为 LSY 3 的规模因子在国内学术样本里多年只在 2 3% 附近徘徊,Fama French 美股 SMB 也长期在 2 3%。投委会的资深基金经理脑子里跑了三步诊断:「...
打开 →课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
用 SciPy 做假设检验与置信区间
周五下午两点半，浦东陆家嘴一家中型私募的风控会上，PM 把昨晚跑出来的 tear sheet 推过来：「食品饮料这只 600519.SH 的 63 日滚动 夏普比率 （Sharpe ratio）样本期均值是 0.86，银行那两只 000001.SZ 和 600036.SH 是 0.42。0.44 的差，可信吗？」你脑子里第一反应是 3.2.2 L5 那...
打开 →课程因子动物园与因子构建 · 因子投资
端到端构建一个自定义因子
国内某量化私募的因子研究负责人,在沪深300成分股范围内向新来的研究员提出一个任务:「在我们的股票宇宙里把 AQR 的 quality minus junk 因子搭出来,然后告诉我它该以常规权重、收缩权重、影子组合、还是直接剔除的方式进入生产合成因子。」研究员对前四节内容了然于胸——L1 因子定价模型、L2 异象清单、L3 构建工艺、L4 经济故事。这个问题...
打开 →课程业绩测量与归因 · 策略类型与业绩
经理人技能与风格分解:完整归因流水线
招商银行 私行 部 一位高级 FOF 经理 给你 转 来一份 私募 量化 中性 产品的 5 年期 业绩 路演 材料。基金报 Sharpe 2.1 净值口径,IR 1.5 相对 中证500 全收益,最大回撤 12%,AUM RMB 25亿,业绩报酬 1.5%+20%,容量估计 RMB 50亿,要 RMB 1亿 机构 配额。路演 PPT 的曲线平滑,在 私募 排...
打开 →