从中可见，策略的收益和风险一般都成正比。
基于这个指标的策略效果更好
你可能会好奇：为什么把“应用”放在“搭建”的前面？其实这里我想说明的是指标体系是为了应用到实际业务中产生的，帮助业务目标的达成和业绩增长。在日常工作中，我们常常需要回答这样的问题：
- 老板关注的某条业务线的数据表现如何？
- 新上线的产品功能表现如何，是否受用户欢迎？
- 运营和营销同学关注的活动效果如何？
- 市场投放效果如何？
一、指标体系的介绍
比如，衡量一个公司每个月能不能挣钱，可以用利润评估；一个商场每个月顾客多不多，可以用客流量评估；一个网页有多少人来了就走了，可以用跳出率评估……其中的“利润”“客流量”“跳出率”就是指标，它是评估业务目标表现或效果的量化参数，最直观的作用就是将业务量化。
除了总利润，我们还想进一步知道不同分公司的利润分布，哪个模块带来的利润更多，那么这时我们会把“利润”按照不同的维度拆解，这里涉及到的概念是“维度”，维度指的是分析量化指标的多个拆分角度，它是影响指标的关键变量。
那什么是指标体系？先来看什么是体系？体系泛指一定范围内同类事物按照一定的顺序或内在联系而组成的整体。指标体系也一样，指的是不同指标按照一定的顺序及内部联系而组成的整体。此外，在指标体系中，除了以应用为出发点搭建，还会加入使用指南，说明指标到底怎么用才能给业务带来增长。
为什么我们要搭建指标体系？总结起来主要是两点——目标管理和目标经营，即通过指标体系，可以把公司每个业务环节量化和透明化，方便了解目标与现状之间的差距，以及如何通过这些信息驱动业务的发展，达成组织目标。具体来说，主要作用有四点：
第一，统一公司口径。同一个指标在不同部门的口径定义是不一样的，如果每个部门各说各话，会产生误差从而影响效率。统一口径可以避免定义模糊和逻辑混乱，从而影响业务开展和数据质量。
第二，提升组织效率。指标体系可以帮助策略落地执行，及时反馈并评估策略和动作执行情况，还可以明确组织和部门的经营目标，让整体组织朝着同一个方向前进。
第三，了解业务现状。指标可以量化业务情况，清楚了解业务现状，定位问题及改善方向。
第四，科学决策业务。一个相对全面的数据指标体系，可以让管理层从数据层面对公司的发展有一个比较客观的认识，让每一次决策都有足够的证据支撑。
二、如何搭建指标体系
介绍完概念，接下来我们看看如何搭建指标体系，总的原则是以终为始，从应用到搭建，那该如何实操呢？
1. 明确企业的第一目标
以一个具体案例来说，比如某电商公司，已经完成前期基础获客阶段，日活（DAU）50万，用户总量千万，私域用户 500 万，当前业务面临新用户增速放缓，主要目标是营收同比翻倍。
第一是产品定位和核心价值，即解决用户的核心需求是什么？解决方式和核心转化路径是什么？盈利模式及当前痛点是什么？
第二是行业目前发展阶段，大致分为新兴期、成熟期、饱和期，不同时期的重点指标也不同。
第三是产品阶段，主要分为需求验证期、快速发展期、跨越鸿沟的稳定期、稳定期、没落期等。
2. 第一目标拆到各部门
GMV = 购买人数 * 客单价= 访问人数 * 购买转化 * 笔单价 * 复购率=（新增用户 + 活跃老用户）* 商品详情页触达率 * 购买转化 * 笔单价 * 复购率
- 符合整个业务的主流程
- 对上级指标有充分解释力、贡献度、影响力，不能是无关的指标
- 存在优化的可能性，意味着成本和能力可控
- 足够重要，而且精力允许
3. 聚焦业务场景，制定策略
当完成第一目标 基于这个指标的策略效果更好 GMV 拆解后，再把每个模块的内容分解到每个部门，比如基于今年的第一目标，运营总监的目标是消费活跃用户数达到 500 万；产品总监的目标是用户转化率提升 50%；市场总监的目标是新增用户增加 1000 万。
4. 指标体系树
（2）树枝——业务部门目标完成流程
比如运营中心的目标是活跃消费会员数 500 万，基于这个目标他看到指标说明书和用户旅程后，分析今年的新用户拉新比较困难，需要在老用户留存和转化经营上下功夫，有了这样的运营策略，接下来就要往这个方面执行和优化。基于大的用户运营策略，运营总监再将这个战略变成一个个可执行的动作分配到每个小组。
1）运营部门策略及业务制订
接下来我们具体实操一下。比如运营部门今年的目标是消费活跃数达到 500 万，如何定义消费活跃呢？对应的要求是每季度都有消费。
2）执行动作效果反馈与评估
- 梳理用户行为流程
- 列出每个流程下的度量指标（绝对值和转化率；看总部说明书）
- 列出可能会影响结果的可变因素——维度
3）基于目标和指标调整方向
（3）指标体系树：度量为基础，业务为应用
三、指标体系的落地形式
1. 管理层指标体系落地形式
此外，指标体系和 基于这个指标的策略效果更好 KPI 管理结合，把体系中策略目标体现到具体的 KPI 制定中，达成高效组织管理。
2. 策略层指标体系落地形式
KPI 管理：KPI 的管理，实际上是把整个公司部门的策略拆分成每个小组的运营动作，再通过每个小组成员的目标达成推动完成整个部门的业绩。这时看板不仅要包括公司整体情况，还要有部门目标完成情况及每个小组的结果情况。
分享一下你的ETF强势轮动策略？
quantkoala
腆着脸分享一个之前用RSRS做ETF轮动的量化策略，大神轻拍~
『RSRS』的全称是阻力支撑相对强度（Resistance Support Relative Strength）指标，它的设计思想诞生于光大证券的金工研报《基于阻力支撑相对强度的市场择时》，这个系列的研报有好几篇，目录放在文末参考资料那里了，具体的计算细节请参照原版研报，如果只想听个大概思想的话，暂且听我闲话唠一唠。
可以换一个思路，这就是RSRS的创新点所在，不直接使用阻力位和支撑位这种绝对阈值方式，改为使用相对强度的方式。
第一步：获取N日最高价和最低价数据序列，采用线性回归，计算出斜率β值。
第二步：取最近M日的斜率β值序列，采用Z-Score法计算出RSRS值。
第三步：当RSRS大于阈值S时做多，RSRS小于阈值-S时做空。
这就是一个基础RSRS策略的构建方法，其中参数N、M、S，在不同的领域数值大小不同，从目前看过的RSRS相关策略来说，N一般取值在10~60，M取值一般在240~720，S值一般取值在0.6~0.8，大伙儿根据自己的领域进行调试。
这个基于RSRS的EFF轮动策略，核心的策略思想很朴素，就基本上是一个强势动量策略，在ETF备选池当中选择近期动量最强的ETF持有，并且对大盘进行择时，使用RSRS生成开关信号，只有在RSRS出现做多信号的时候（市场氛围良好），才会开仓买入/持有动量最强的ETF，绩效增强不少。
【量化投资】基于指标策略和QP优化的量化投资方法实践
夜见NightVision 于 2021-06-06 23:37:57 发布 339 收藏 2
二、BigQuant平台编程策略介绍
1. M.trade
2. D.history_data
二、基于技术指标的策略
1. 策略：MACD金叉和MA多头策略
| 条件名称 | 值 |
|---|---|
| 初始金额 | 100000元 |
| 调仓周期 | 20天 |
| 最大持仓股票数量 | 10支 |
| 清仓日 | T |
| 调仓日 | T+1（在清仓第二天执行买入） |
| 股票权重策略 | 所有要买入的股票均以相同权重买入 |
| 回测起始时间 | 2019年1月3日 |
| 回测结束时间 | 2021年1月22日 |
| 交易费率 | 0.03%(最低5元) |
策略描述：
MACD金叉策略：
MA多头策略：
策略代码：
策略结果：
1）随机选股结果：
2）只选择MA多头的策略
3）只选择MACD金叉策略
4）既要求有MACD金叉，又要求有MA多头
策略分析：
2. 策略1的改进
策略内容：
- 将调仓周期从20天改到15天，以提高MACD的命中率；
- 如果没有任何股票符合条件的话，我们可以保持持仓。
策略代码：
策略结果：
策略分析：
三、基于QP优化的策略
1. 经典QP优化
| 条件名称 | 值 |
|---|---|
| 初始金额 | 100000元 |
| 调仓周期 | 60天 |
| 最大持仓股票数量 | 无限制 |
| 清仓日 | 无清仓日 |
| 股票权重策略 | 股票以QP解输出的权重进行调仓 |
| 回测起始时间 | 2019年1月3日 |
| 回测结束时间 | 2021年1月22日 |
| 交易费率 | 0.03%(最低5元) |
| 平均收益计算窗口 | 5天 |
策略描述：
我们使用二次规划(QP)，将选股定义为最大化收益，且最小化风险的一个优化问题，即
m i n i m i z e − μ T x + λ 1 2 x T σ x minimize \ \ \ \ -\mu^x+\lambda\fracx^\sigma x m i n i m i z e − μ T x + λ 2 基于这个指标的策略效果更好 1 x T σ x S . t . ∑ x i = 1 S.t.\ \ \ \sum =1 S . t . ∑ x i = 1 x i > = 0 ; i = 1 , . . . , n x_i >= 0;\ \ i=1. n x i > = 0 ; i = 1 , . . . , n
其中， μ \mu μ 为股票的平均收益，在这里是每个股票每隔5天计算出来的5日平均收益率， x x x 为我们最终要求的值，表示每支股票购买的权重，其满足 x i x_i x i 必须大于等于0，且和为1， σ \sigma σ 为所有股票收益两两之间的协方差，即股票风险。
策略分析与代码：
最终输出的图片如下，横轴代表风险，纵轴代表收益率：
从中可见，策略的收益和风险一般都成正比。
代码最后输出的可视化图如下，黄线可以认为是所有策略外部的一个包络线，表示最好的一批策略。
策略代码：
策略结果：
策略分析：
2. 经典QP的改进
策略描述：
方法比较简单，就是直接在约束条件中加入对单一股票和单一行业最高持仓的限制，使得我们的数学描述变成：
m i n i m i z e − μ T x + λ 1 2 x T σ x minimize \ \ \ \ -\mu^x+\lambda\fracx^\sigma x m i n i m i z e − μ T x + λ 2 1 x T σ x S . t . ∑ x i = 1 S.t.\ \ \ \sum =1 S . t . ∑ x i = 1 x i > = 0 ; i = 1 , . . . , n x_i >= 0;\ \ i=1. n x i > = 基于这个指标的策略效果更好 0 ; i = 1 , . . . , n x i < = m ; i = 1 , . . . , n x_i <= m; i=1. n x i < = m ; i = 1 , . . . , n ∑ x i < m k ; k = 1 , . . . , K \sum< m_k; k=1. K ∑ x i < m k ; k = 1 , . . . , K
策略代码：
策略结果：
策略分析：
神策数据：一文详解指标体系的应用与搭建
腾讯云 12-20
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