"国信证券金融工程研究:多维回撤率控制模型组合策略"

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国信证券于2018年2月26日发布了一份名为《金融工程专题研究:基于多维回撤率控制的模型组合策略》的报告。报告介绍了利用多维回撤率控制的模型组合策略在投资中的应用。 报告中指出,多维回撤率控制的模型组合策略是一种量化投资策略,可以帮助投资者管理风险,提高投资收益。该策略主要通过计算投资组合的回撤率来控制投资风险,以使得投资组合在面临大幅度下跌时能够及时平仓降低风险,同时在市场上涨时则可以持有仓位以获得更多的收益。 报告中详细介绍了多维回撤率控制的计算方法和应用步骤。首先,投资者需要选择一个或多个可作为参照的指数作为基准,然后计算出投资组合的回撤率。回撤率是指投资组合净值从峰值下跌到谷值的程度,可以通过计算最大回撤率来衡量。通过设置一个合适的回撤率阈值,投资者可以根据市场情况来判断是否需要进行买卖操作。 报告指出,多维回撤率控制的模型组合策略可以应用于不同的投资品种和市场环境。在投资品种方面,不仅可以应用于股票、债券等传统资产,还可以应用于商品、期货等其他金融产品。在市场环境方面,该策略可以应对牛市和熊市的不同表现,并根据不同市场情况进行灵活调整。 报告还详细介绍了多维回撤率控制的模型组合策略在历史数据中的表现。通过对过去几年的数据进行回测和模拟交易,报告发现该策略在一定的时间周期内能够达到稳定的投资收益,同时能够有效降低风险。 然而,报告也指出多维回撤率控制的模型组合策略并非完全没有风险。在应用该策略时,投资者需要考虑到市场波动性、成本和流动性等因素,同时还需要对市场走势进行准确的判断。 最后,报告提醒读者在参考报告内容时应注意免责条款,并建议投资者结合自身的实际情况进行决策,谨慎投资。 总结来说,国信证券的《金融工程专题研究:基于多维回撤率控制的模型组合策略》报告通过介绍多维回撤率控制的模型组合策略的计算方法、应用步骤以及在历史数据中的表现,提供了一种量化投资策略,旨在帮助投资者管理风险、提高收益。然而,投资者在应用该策略时需要考虑到市场因素,并谨慎决策。

#encoding:gbk import pandas as pd import numpy as np import talib import datetime import time import sys sys.path.append(r'D:\国信\国信iQuant策略交易平台\bin.x64\Lib\site-packages') import pymysql stocklist = ['002587.SZ', '300548.SZ', '301046.SZ', '001287.SZ', '300052.SZ', '300603.SZ', '300926.SZ', '300605.SZ', '300826.SZ', '301049.SZ'] def init(ContextInfo): ContextInfo.accID = "410001212417" #str(account) 交易帐号 ContextInfo.buy = True ContextInfo.sell = False today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') #定义时间 order_time = today + ' 19:06:30' #定义时间 买股票 ContextInfo.run_time("myHandlebar", '1nDay', order_time, "SZ") #一天执行一次定义的myHandlebar def myHandlebar(ContextInfo): try: db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='user', password='123456', db='python') print('数据库连接成功') except pymysql.Error as e: print('数据库连接失败') def get_stock_data(stock): G1 = ContextInfo.get_full_tick([stock]) # 获取分笔数据 G2 = [stock, G1[stock]['lastPrice'], G1[stock]['lastClose'], G1[stock]['pvolume']] # 最新 收盘 成交量 G3 = ContextInfo.get_last_volume(stock) # 总流通股 G4 = ContextInfo.get_instrumentdetail(stock) # 财表 G5 = [G4['TotalVolumn']] # 总股本 S1 = [G2[1] / G2[2] * 100 - 100] #涨幅 S2 = [G2[3] / G3 * 100] #换手率 S3 = [G2[1] * item for item in G5] #总市值 return [S1, S2, S3] stock_data = {} for stock in stocklist: stock_data[stock] = get_stock_data(stock) print(stock_data) 我打代码是这样,打印出来的结果是:{'002587.SZ': [[1.0479041916167802], [1.9914331748339686], [4397895000.0]], '300548.SZ': [[-3.7646314457450103], [9.90358201249419], [8700728400.0]], '301046.SZ': [[1.8993668777074362], [2.722894468951476], [4577520200.0]], '001287.SZ': [[0.9848484848484986], [4.357778802843653], [20258934000.0]], '300052.SZ': [[0.16330974414806576], [1.3332567665862716], [4818040000.000001]], '300603.SZ': [[0.3496503496503607], [1.4677953941892266], [5335789200.0]], '300926.SZ': [[-0.25839793281653556], [6.75514802163393], [6457471200.0]], '300605.SZ': [[-0.13888888888888573], [1.495405645304456], [2364934800.0]], '300826.SZ': [[8.338480543545373], [15.573514174701398], [2553824000.0]], '301049.SZ': [[-8.936698386429455], [19.581253894080998], [2074442500.0000002]]},在这代码的基础上,帮我把其中的'002587.SZ'对应的数值打印出来

2023-07-25 上传