Qlib 與 FinLab 整合，展現 AI 選股的神蹟。
雖然 FinLab 支援 Qlib 很久了，但一直沒有好好的跟大家介紹如何使用，於是乎，最近中小股票真的表現令人窒息，所以就好好做研究，相...
業外收入比例：用3個財報數據，選出年化報酬率 22％ 以上的投資組合！
介紹三種財物數據，並且建構一個有效的選股因子，展示了如何利用一些簡單的財務指標來進行投資選擇，並且用歷史數據來驗證這些選擇的效果。不管是有經驗的投資者，還是剛開始學習的人，都可以通過這些實驗來增進對市場的理解。最重要的是，保持輕鬆的心態，享受這個過程，這樣才能在學習和投資中找到樂趣！
5種低波動因子，高效策略快速實踐
低波動因子是一種量化指標，用來衡量股票或資產在給定期間內的價格波動程度。這些因子通常用於選擇那些價格波動相對較小的股票，並構建低風險的投資組合。常見的低波動因子包括標準差、平均真實波幅（ATR）、最大回撤等。
探討一個全局有效的因子優化方法
在投資的世界裡，尋找有效的選股策略一直是投資者追求的目標。最近，我們意外發現一個簡單而有效的修改，就能讓現有因子進行選股時產生很不錯的結果。這篇文章將深入探討這個策略的背後邏輯，並展示如何通過簡單的代碼來實現。
槓桿動態調控策略的量化分析
在投資市場中，槓桿是一種常見的放大收益工具。然而，槓桿同時也會放大風險，如何在獲取高收益的同時有效控制風險是投資者面臨的主要挑戰之一。本研究旨在探討一種動態調控槓桿策略，該策略基於最大下跌 (Maximum Drawdown, MDD) 的控制來動態調整投資部位，從而在控制風險的同時獲取可觀的收益。