yudai-il / RQ_works2

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Notes During Practising

此目录下是一些实习期的代码

  • 因子方面包括

    1、显式因子计算
    2、简易行业分析
    3、跟踪误差计算
    4、因子相关信息系数和收益率分析
  • 优化器

NOTES

optimizer_1 和optimizer_2 的区别:

> optimizer_1为开发期的迭代版本

> optimizer_2是综合各板块功能的版本,增强了可读性

一、目标函数

    1、波动率最小化
    2、跟踪误差最小化
    3、预期收益最大化
    4、均值方差(效用函数)
    5、指标最大化
    6、风险平价
    7、* 风险预算

二、约束条件

    1、资产头寸约束
    2、主动头寸约束
    3、行业约束
        a/自定义约束
        b/偏离约束
    4、风格约束
        a/自定义约束
        b/偏离约束
    5、跟踪误差约束

三、交易费用

! ATTENTIONS: 此部分暂不支持包含在优化器中

    交易成本的组成部分
        1、佣金
        2、买卖价差(未考虑,需要五档行情数据)
        3、市场冲击成本
        4、机会成本(难以测量)

四、其他

    1、对ST、次新股、停牌股的处理
    2、行业配齐

五、参考文献

    [1]Xi Bai,Katya Scheinberg,Reha Tutuncu. Least-squares approach to risk parity in portfolio selection[J]. Quantitative Finance,2016,16(3).
    [2]Jorion P. Portfolio Optimization with Tracking-Error Constraints[J]. Financial Analysts Journal, 2003, 59(5):70-82.
    [3]Benjamin Bruder, Thierry Roncalli. Managing Risk Exposures Using the Risk Budgeting Approach[J]. Mpra Paper, 2012.

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