① 产品量化归因的背景有哪些
投资领域80年代就开始有量化模型了，最有名的是Brinson模型，后来又有了Fama和French五因子模型，在股票投资方面已经应用的很成熟了，但是在实体商业还是以经验结合基础统计数据进行决策，现在实体商业的数据越来越丰富了，尤其是客流数据的积累，再结合机器学习，现在就可以实现几个核心因素的归因分析，这样就可以帮助实体商业管理者以量化归因的方式进行问题和机会的发现以及商业决策了。在实体商业量化归因的主要因子包括：行业基准的确立，每个商业体的周边环境因素，商业体的管理能力竞争力，还有日期，节假日等关键因素。实体商业要实现量化归因，最重要的，最难的，就是要有足够覆盖的样本和数据积累，还要有了解商业的数学专家。
② 请问，腾讯自选股大数据策略组合是怎么选股的
腾讯自选股拥有五千万股民的海量行为数据。通过这些行为数据，可以全面的了解市场情绪变化，从而可以挖掘市场的热点，了解市场动向，提前预计市场的走势变化。
除了这些，腾讯自选股还能通过组合归因分析明确超额收益的具体来源，了解情绪背后的逻辑。
嘉实的研究团队在大数据选股的基础上，利用积累多年的基本面多因子、全天候多策略等量化模型进行增强优化，去掉杂音。
嘉实的研究团队好比是专业的医生，有了大数据这只“市场的体温计”，就能根据市场冷暖及时调整策略，帮助自选股选到最好的股票，构建拥有稳定超额的回报的优秀策略组合。
③ 基金的业绩研究归因是什么收益
正确答案:C 解析：对于股票型基金，业内比较常用的业绩归因方法是Brinson方法。这种方法较为直观、易理解，它把基金收益与基准组合收益的差异归因于四个因素：资产配置、行业选择、证券选择以及交叉效应。
④ 面到底哪个决定股票走势
1、巴菲特说股票短期看是投票器，长期看是称重机，那么长期看是由企业的基本面决定的，如果企业一直在为股东赚取利润，那么股票价格也会一路走高，比如说茅台和格力；
2、但是短期看，影响股票价格的走势很多，比如宏观经济不景气、流动性趋紧、企业业绩短期出现下滑等等，诺贝尔经济学奖获得者尤金法玛说股票价格无法预测，都是随机游走的，我们无法对股票的走势做出归因分析；
3、如果想通过预测股票价格的走势，实现低买高卖，我想还是算了吧，做股票最重要的是对企业长期价值的判断，比如企业在长期看能否持续赚取利润，企业的风险大小，企业的竞争格局是否清晰，有没有可能出现替代者，消费者偏好会不会改变等等，只有对长期企业价值的判断正确，才能实现股票投资的收益；
4、当然，如果你没有那么大的赌瘾，可以不去投资股票，而是进行大类资产配置，一样可以实现财富的保值增值，祝好运；
⑤ 股票风险预测时，如何才能知道预测结果是否正确
随着机器学习和人工智能的兴起，预测：只需几行代码，就可以在初露头角的数据爱好者处轻松访问最新模型，且他们已经准备好随时攻克可能遇到的一切任务。
但是一知半解是危险的，虽然机器学习的大部分可以归因于统计和编程，但同样重要的是领域知识，但它往往被忽略。这一点在投资领域最为明显。
金融时间序列数据的信噪比一直都非常低，这种细微差别令人难以置信，从业人员花费了大量的精力来尝试实现难以捉摸的目标，但只有少数成功。因此，需要对数据进行更深入的了解，并且找出其成功的共通之处。
很多项目都是从选择一只股票开始的，这只股票通常是苹果(Apple)或亚马逊(Amazon)等科技公司的股票，原因很简单，这些公司众所周知，并在消费者的日常生活中根深蒂固。
这是有问题的，因为选股不是一个任意的过程，它是投资决策过程的一部分，本身需要一个模型。
以苹果为例，如果我们将其表现与更广泛的标准普尔500指数(SP 500)进行对比，我们会发现苹果的表现比该指数高出近60%。
乍一看，EWMA对标普500指数的预测非常准确，但如果我们仔细观察市场下滑的时期，就会发现情况并非看上去那样。
尽管蓝线和橙线似乎紧密相连，但EWMA策略仅能融合过去的信息，即它只包含了过去的信息，无法应对日内波动的信息，因此往往导致它预测上涨，但实际是下跌，反之亦然。在此期间采取这种策略，其表现将逊于标普500指数。
结论
在开始一个股票预测项目之前，特别是在你打算投入实际资金的项目之前，先对这个主题做一些研究并了解数据是有好处的。
如果结果好得令人难以置信。由于参与者的数量越来越多，而且参与者的水平也越来越高，市场在价格发现方面极其有效，尤其是在股票方面。
尽管这可能不会排除潜在机会的可能性，但这意味着需要比即时可用的算法和标准预处理技术更多的努力才能找到它。
⑥ 股票中的动量效应如何衡量应该使用什么指标
目前研究的动量效应主要由行为金融、奈特不确定性视角来衡量。
一、行为金融指从投资者的决策行为入手来找出动量效应的产生机制；
二、奈特不确定性主要包括了概率分布的不确定性、没有确定概率分布的不确定性，由此产生了动量效应微观机制。
动量效应是由Jegadeesh和Titman（1993）提出的，是指股票的收益率有延续原来的运动方向的趋势，即过去一段时间收益率较高的股票在未来获得的收益率仍会高于过去收益率较低的股票。
(6)归因分析股票扩展阅读
动量效应的应用范围：
动量效应在股票市场上存在的历史很长，并且普遍存在于世界各地的股票市场上，甚至一些近期的研究发现动量效应也存在于其它类型的交易市场上，因此越来越多的学者开始探寻动量效应的成因以及他是否有违有效市场假说。
HS模型强调了投资者的异质性，把交易者分为信息观察者和动量交易者两类，私人信息在信息观察者之间是逐步扩散的。得到结论为信息扩散慢的股票的动量效应或反转效应高于信息扩散快的股票，因此，公司规模小，换手率低的股票具有更高的动量收益或者反转收益。
⑦ 股票型基金绩效如何评价
□课题研究员：辛曌 报送单位： 兴业基金管理有限公司 基金绩效评价是国内基金业当前的重要研究课题。合理客观地评价旗下基金的投资绩效，一方面可以为内部投资研究提供事前、事中支持与事后业绩考核；另一方面也可以向客户展现更有说服力的投资业绩，使其对基金管理团队的运作绩效有更深层的认识。 基金组合，尤其是开放式积极管理型基金组合的持仓通常会处于较为频繁的变动之中，基金经理会根据市场趋势进行主动性投资操作；来自客户的频繁申购、赎回基金也对基金组合产生非常大的冲击，基金经理将不得不根据申购赎回量买卖股票，而且申购赎回资金的流动会直接导致持仓股票权重的变动。因此，对基金管理公司而言，一个实现的、急迫的问题是采用什么样的绩效评估方法反映基金经理的管理能力？ 海外学者对于该问题的研究时间也不长，但迄今为止，已经发展出几种较为实用的多期归因处理方法。目前的几个研究共识是：根据Brinson模型的四个概念性组合，对于基金层面（不对资产进行细分）的多期归因存在精确解；对应类别资产（行业）或者个股层面则不存在精确解。 很明显，基金层面的多期归因可以采用多种准确计算方法来处理。但是，如果要评价基金经理在细分资产，比如行业和个股上的超额能力就需要用到类别层面的多期归因方法。我们遵循Arnarson等人（2003）的研究，对Davies and Laker（2001）提出的方法进行了拓展，使其可以用于类别资产层面的归因分析。我们提供了一个准确、细分到股票维度，基于交易日的多期Brinson归因分析框架，通过这个框架，可以准确地度量基金组合在任意时间段内的细分资产贡献度、并将超额收益分解到个股层面，从而便于内部绩效评价与投资参考。 基于上述模型，我们还提供了一个基于现实基金绩效的实证分析，对基金经理的管理能力进行详细分析，以期为国内基金同行和其他买方机构在投资组合绩效评估工作的推进和完善上做出贡献。
⑧ 若预期股市将会大幅增长,股票指数
若预期股市将会大幅增长,股票指数？
第三，你要在进行真正的炒股前，先进行模拟炒股，以便使你的损失降低到最低限。
第四，要炒股就要具备三个方面的基本知识，然后在炒的过程中不断完善这些知识：一是基本分析方法，二是技术分析方法，三是风险分析方法。
第五，你应该明白中国目前的股票市场还存在许多不规范的地方，所以，还应该具备一些针对中国股票市场的炒股技术，譬如关于做庄的问题和表现，关于股评的作用和意义等。
第六，你应该注意要进行长期和短期分析和投资两个方面的训练，仅仅做短是学不到全部金融知识的。
最后，要知道，有一些金融知识是不能通过我国的股票市场学习到的，所以，还要在股市之外加紧学习其他的金融知识，这些知识看起来对当前的炒股用处不大，但它可能是你未来在国内外谋生，取得巨大收益的重要组成部分。
⑨ 请问 易方达马骏说的业绩归因系统指的是什么
易方达马骏表示业绩归因系统，亦称事后风险控制系统。它能将每天业绩的来源分解出来，比如产品业绩先拆分为是债券贡献的还是股票贡献的。具体到债券方面，还可拆分为是静态收益、期限结构、久期配置、凸性还是信用利差配置贡献的；股票方面，则分为是二级市场选股贡献的，还是新股申购贡献的等，选股上还能再细分是哪个行业贡献的。细致的拆分，更加利于基金经理做出正确的投资决策。