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时间：2022-07-14 01:50
自掘金量化绩效分析推出后，受众多掘金用户的热烈反响，今天掘金小Q给大家整理下掘金绩效分析的使用指引，帮助大家快速入手使用。
用高仿真清算模型，清算准确，处理效率高，完整重现交易场景
提供动态可交互的模型界面，让投资细节和全局一目了然
绩效分析包含多指标、多模型，能够全面剖析交易特点和风格偏好
根据多年量化实盘经验，精选各投资机构常用分析模型，结果可靠
无缝贯通了掘金量化终端，轻松获取仿真和实盘的投资数据
精简CSV导入模板，支持多品种混合分析
步骤一：按照规定字段，准备CSV格式的交易明细数据；
步骤二：上传交易明细数据，并设置初始值；
步骤三：生成在线绩效分析报告；查看示例：
步骤四：绩效报告可以PDF格式。
步骤一：登陆掘金终端，终端自动处理交易数据；
步骤二：在终端仿真交易和实盘交易一键获取分析结果；
步骤三：生成在线绩效分析报告；
步骤四：绩效报告可以PDF格式导出。
以上就是基于与掘金3终端两个通道进行绩效分析的方式，看完现在你就可以开始自己的策略绩效分析 啦！
可能不少朋友都有阅读过国泰君安《基于短周期价量特征的多因子选股体系》这篇研报，对其内多达191个量价因子印象深刻。该研报是在2017年中旬发布的，时至今日已过去四年时光，为此大家可能会好奇，这些因子“尚能饭否”？
为此，基于单因子方式，我们做了一些简单测试。
基于研报内的量价因子，做多单因子前N只股票，周频持仓。
我们测试了Alpha001至Alpha050这50个因子，其中Alpha007因子在今年表现较为优越。其因子定义分为如下：
RANK为排序函数，以数值从小到大排序；
MAX为最大值函数，MAX(A，N)为历史N个数据中的最大值；
VWAP是当日均价，常用当日成交额/当日成交量；
CLOSE为当日股票收盘价；
MIN为最小值函数，MIN(A，N)为历史N个数据中的最小值；
回测品种：全A（剔除ST股）
从上述收益结果来看，基于这个策略，我们能做什么优化呢？
可能有些读者对我们之前做的简单仓位管理有印象（点击回顾：），在此不如将它放到该策略试试。
1.当5日线处于20日线以下和40日线以上，则只买八成仓位
2.当5日线处于40日线以下和120日线以上，则只买四成仓位
3.当5日线处于120日线以下，只买1成仓位
4.其他情况可以满仓操作
上次我们策略的仓位管理基准是沪深300，但本次策略的大部分持仓都是中小盘股（在所有持仓中平均市值为250亿左右，千亿市值以上的持股数量仅占5%左右），用沪深300指数的话就不是很合适，为此调整为中证500指数。
Alpha007因子+仓位管理的回测结果如下：
加入仓位管理后，策略年化收益几乎保持不变，但最大回测有了一定的改善，减小了2.05%，夏普比率从2.48提高到了3.04，从曲线图中也可以看出，增加了仓位管理后的策略涨幅更加平稳。
整体而言，该种方式的仓位管理还是具有一定的适应性，可以在其他策略上尝试。
本文仅测试研报中的前50个因子，感兴趣的朋友可以继续测试下剩余因子的表现。全部测试后再正交化，进一步筛选因子形成自己的量价多因子模型。
声明：本内容由掘金量化原创，仅供学习、交流、演示之用，不构成任何投资建议！如需转载请联系掘金小Q（VX：myquant2018）授权，否则作侵权处理！
本文由公众号【阿杰说量化】发布
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本文由公众号【阿杰说量化】发布
