简单的alpha策略，选取某一时间点所有股票的相关信息ps、pb、pe等。用三因子回归获取alpha，分别用每只股票计算。选取排名靠前的n只股票计算组合净值计算结果和画图注:代码运行需安装tushar pro 并获取TOKEN码，这里获取token码# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pdimport matp

改进美林时钟代码1.python量化——alpha股票-指数期货对冲策略2.多因子选股策略3.海龟交易策略4.移动平均策略——单/双均线策略5.改进的美林时钟策略（一）5.改进的美林时钟策略（二）6.改进的美林时钟策略（三）这里获取token码""" 2020.08.289:57zp宏观经济指标和大类资产收益的相关性"""# coding=utf-8import mathimport tushar

alpha多因子选股对冲策略在前面写的alpha多因子策略的基础上，加入了沪深300股指期货空头。策略思路：筛选沪深股票池中的一篮子股票，比如20只潜力股做多，同时在期货市场做空沪深300的股指期货合约。利用对冲消除β风险，获取α收益。组合收益=α收益+β风险收益，现在利用对冲消除β，赚取稳定的α收益。细节上，只上篇的基础上加入了对冲。代码如下：（若没有tushare pro的token码，无法直

最小方差模型寻求风险最小的大类资产组合。模型中规定需要每个资产至少配置10%。max⁡=XTΣX\max=X^{T}\Sigma Xmax=XTΣXs.t.ΣX=1,Xi≥0.1,i=1,2,3...s.t.\quad \Sigma X=1 ,X_{i} \ge 0.1,i=1,2,3...s.t.ΣX=1,Xi​≥0.1,i=1,2,3...#其中XXX表示资产配置权重向量，Σ\SigmaΣ表示

趋势性动量策略有效性验证及实现1相关性验证2策略概要3其他回测结果其他量化策略1相关性验证选取上证指数000001.SH，获取收盘价以50为单位，计算每个55天的收益序列。使用shift(1),获得滞后一个时间段（50天）的时间序列数据。使用df.corr()计算相关性代码如下运行此代码，需获取token码，这里获取token码# coding=utf-8import mathimport tus