quantitative research & information service

量化行业专业内容知识库

QUANT365 将管理人、产品、策略表现与行业研究资料组织成可检索、可比较、可解释的投研基础设施,帮助投资者从分散信息中建立连续的判断。

365全年持续更新的研究视角
7×24知识检索与问答入口
1 个面向量化行业的认知枢纽
QUANT365 · strategy intelligence数据更新中
实时策略表现看板
与研究台数据同源 · 每周四、周五上午刷新
数据更新中
策略 / 指数本周本月今年以来最大回撤
来源:QUANT365 策略表现面板;每周四、周五上午 10:00 前后刷新。
6,100+量化行业研究资料
18,000+管理人档案与行业线索
50,000+基金产品与结构化信息
1024主检索向量维度
from information to decision

把资料变成可以继续追问的研究

QUANT365 的价值不只是收集资料,而是把资料组织成研究路径,让每一个结论都能回到来源和上下文。

01

聚合行业资料

管理人、产品、策略报告、公开披露和行业研究进入统一资料层。

02

结构化理解对象

围绕管理人、产品、策略、收益、风险和时间口径建立可检索关系。

03

用问答找到答案

支持按名称、策略、业绩、风险和研究主题进行自然语言检索。

04

继续追问与比较

从单个答案延伸到管理人比较、策略表现和机构级投研分析。

QUANT365 research loop

研究不止于一次搜索,而是形成从材料到判断的闭环。

资料层研究材料
行业数据
管理人档案
→
检索层实体识别
多层召回
来源追踪
→
判断层表现比较
风险解释
机构报告
让信息有出处,让比较有口径,让判断可以复盘。
factor data service

机构级因子数据
与风险模型能力

多因子风险模型数据、高频量价因子库与因子协方差矩阵,服务投研、风险管理与组合优化;支持接口直连与本地化部署。

数据体系概览

多因子风险模型覆盖 A 股全市场,按交易日组织,采用「因子暴露 − 因子收益 − 协方差 − 残差」四层结构,可直接用于风险分解、收益归因与组合优化。

数据模块主要文件 / 表说明
交易日历CNE1.bdays 系列日度 / 周末 / 月末 / 季末交易日序列
因子暴露Asset_Exposure个股对风格、行业因子的暴露度
因子收益DlyFacRet每个交易日的因子收益率
协方差矩阵Covariance因子两两协方差
残差收益 / 风险DlySpecRet、Asset_Data个股特异收益与年化残差风险
行情基础Asset_Price收盘价、流通市值、日收益率
行业分类申万一级 / 中信一级每日 A 股行业归属,用于 Brinson 归因
利率汇率Rates无风险收益率、美元汇率
组合与报告portfolio、reports组合持仓、归因报告输出

字段带 % 后缀以百分点为单位;组合持仓 value 以 shrs 结尾为股数,否则为市值权重。

数据长度与交付方式

历史深度:最长可导出 近 10 年完整日度数据(暴露、因子收益、协方差、残差收益等),覆盖多个完整市场周期。
本地化部署:如需部署在贵方内网,可申请 SDK,支持私有化部署、离线运行与权限内控。

可选接入方式

MySQL 直连查询FTP 日频文件更新SDK 本地化部署(需申请)CSV / DAT 文件交付

数据按交易日更新,因子收益、拥挤度等日频指标在交易日结束后刷新。

高频量价因子库(全新)

全新构建的因子库,覆盖分钟级高频与日频量价两大子库。全部因子均给出金融含义、所属分类与具体计算公式,而非黑盒输出,便于理解、复现与二次加工。

子库数据频率与类别
高频因子子库分钟级(1 / 5 / 10 分钟),已实现方差、波动率类为主
量价因子子库日频,动量反转、振幅、价量结构等经典量价维度

因子示例(含公式)

金融含义计算方式
已实现方差开盘 1 小时收益率平方和,间隔每 5 分钟
已实现方差(下行)小于 0 的收益率平方和开方,间隔每 10 分钟
高频已实现方差全天的 1 分钟收益率平方和
近 10 日收盘价振幅(close₀ − close₁₀) / close₀

主要特点

公式全透明每个因子附带金融含义与完整计算公式,可直接复现与改造。
高频与日频双层分钟级高频因子捕捉日内信息,日频量价因子刻画中短期结构,可组合使用。
分类体系清晰按波动率类、动量反转类等归类,便于筛选因子池、构造复合信号。
与风险模型联动可与多因子风险模型的暴露、协方差数据配合,直接进入组合优化流程。
该因子库为全新数据产品,测试数据需单独申请:请在下方「申请试用」中勾选「高频量价因子库」。

因子协方差矩阵的计算逻辑

协方差矩阵用于预测各风险因子收益的共同波动,是组合风险预测、风险分解与约束优化的核心输入。它不是对历史求一次样本协方差,而是经过多步修正后的预测期风险矩阵。

横截面回归求因子收益以上一交易日因子暴露对股票收益做横截面回归,市值平方根加权,降低异方差与大市值过度影响。
指数衰减时间权重按距估值日远近指数衰减,相关性、波动率、波动状态各自使用不同半衰期。
Newey–West 自相关修正将若干阶滞后协方差并入长期协方差估计,修正短期序列相关。
相关结构与波动率分离估计相关矩阵用较长半衰期保持稳定,波动率用较短半衰期及时反映变化,再合成 F = D·R·D。
特征因子风险调整模拟标定特征方向偏差系数,修正有限样本导致的低风险方向被低估。
波动状态调整用实际收益与事前预测波动率的横截面偏差加权得到波动乘数 λ,贴近当前市场环境。
年化与单位换算按 252 个交易日年化;以百分点平方展示时再乘以 10000。

优化器能做什么

能力说明
事前风险预测给定持仓权重,预测组合年化波动率与因子风险贡献。
风险分解将总风险拆解为市场、风格、行业因子风险与个股特异风险。
约束优化在因子暴露、行业权重、个股上下限、换手率等约束下求解最优权重。
收益归因基于因子收益与暴露,分解因子贡献与选股贡献。

对角元素为因子年化方差(平方根即年化波动率),非对角元素为两因子年化协方差;如需比较纯相关程度,可用 Fij / √(Fii·Fjj) 标准化。

协方差矩阵与优化器支持 SDK 本地化部署,可在贵方内网完成全部计算,数据不出域。
trial application

申请试用
因子数据与优化器能力

上传名片并说明希望测试的内容,我们会在 3 个工作日内将对应的测试数据发送至您填写的邮箱。

最长可导出近 10 年历史数据分钟级高频 + 日频量价双因子库因子协方差矩阵与优化器支持 SDK 本地化部署
delivery审核制 · 3 个工作日
测试数据交付
3 日提交后交付测试数据
· 多因子模型数据(近 10 年)
· 高频量价因子库
· 协方差矩阵与优化器
· 因子拥挤度指标
MySQLFTPSDK

试用申请

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