股票列表:
股票池定义:
名称 | 仓位权重 | 起始日期 |
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选股指标
创建策略仓位公式
仓位公式在调仓前日的返回值决定策略在调仓日的持股仓位。 公式的返回值可以是0到1之间的任一数值, 0表示0%仓位, 1表示100%仓位,0.85则表示85%仓位。
如果公式返回值小于0, 策略仓位设为0%, 如果返回值大于1, 策略仓位设为100%。
公式里可以使用if(),大盘变量,还有 HMax()、SMax() 等函数,表达式可以是复杂的嵌套表达式,必须保证每一天对所有股票返回一个同样的值。
例子:择时条件“上证指数高于20日均线,则满仓,否则空仓”可以使用公式 if (指数收盘(000001) > MA(指数收盘(000001),20), 1, 0)实现。
(收益曲线中,策略仓位小于70%的时段由阴影标记。)
择时指标
点击选择择时指标,生成择时条件
计算以上策略模型在历史上的收益。了解回测
根据以上模型的选股设置, 在历史上任何一天选股。
请选择指标到选股策略中
根据以上模型的选股设置, 使用实时行情选股。了解实时选股
对筛选出的所有股票,按照排名条件划分成N段,对比每段的收益。了解排名分析
排名分析展示所有股票按排名分段的收益情况, 提供择股策略全局有效性分析。
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股票分段 | ${ col } |
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${ idx} | ${ fmted(j,pct) } |
批量回测结果导出结果
按照总市值(默认分组指标)将股票分成5组(默认分组数), 再对每一组股票分别进行排名分析。
对排名条件里的排名因子逐个计算IC曲线, 并计算它们之间的相关性。
12周期IC均值趋势图
因子IC总结
因子 | 当期IC | 12周期IC均值 | 平均IC | IR | 换手率 |
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${ ic_summary.factor_name } |
因子IC展示区间相关性
${ col } |
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${ fmted(i,info) } |
在多个历史样本里回测, 得到收益的平均值和标准方差。
策略收益统计
年度收益统计
对筛选出的所有股票,按照排名条件划分成N段,对比每段的收益。了解排名分析
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股票分段 | ${ col } |
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${ idx} | ${ fmted(j,pct) } |
开多仓统计表
开空仓统计表
策略收益统计,股票数:只
信号IC历史
因子IR: 因子IC均值: IC赢率:日收益统计
开多平均收益
开多次数
超额收益归因
因子 | 相对基准风格 | 因子暴露度 | 年化配置收益 | 年化择股收益 | 年化超额收益 |
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因子 | 相对基准风格 | 因子暴露度 | 近期持仓暴露度 | 近期持仓暴露度分位 | 暴露度中值 | %95分位值 | %5分位值 | 暴露度标准差 |
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${ data.name } | ${ desc(data) } | ${ fmted(data.incline_point,'.1f') } | ${ fmted(data.current_bucket_score,'.1f') } | ${ fmted(data.current_bucket_percentile,'.2%') } | ${ fmted(data.median_score,'.2f') } | ${ fmted(data.high_score,'.2f') } | ${ fmted(data.low_score,'.2f') } | ${ fmted(data.history_std,'.2f') } |
历史暴露度
板块配置对比
${ industry_matrix_data['name'] }
${ col } | |
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${ j===0?'低':(j===1?industry_matrix_data['name'].split('-')[0]:'高') } | ${ fmted(pct*100,'.2f') } |
${ table_data['name'] }
${ col } | ${ j===0?'低':(j===1?table_data['name'].split('-')[1]:'高') } | |
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${ j===0?'低':(j===1?table_data['name'].split('-')[0]:'高') } | ${ fmted(pct*100,'.3f') } |
根据以上模型的选股设置, 在历史上任何一天K线选股。
请选择指标到选股策略中