因子分析框架-自动调整因子方向

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/275c0eb4-7402-4978-b103-18b6f5de15d7](https://bigquant.com/codeshare/275c0eb4-7402-4978-b103-18b6f5de1

由small_q创建,最终由small_q更新于

事件型策略:将买卖信号当作因子

  • 运行环境:AiStudio 3.0.0
  • 策略描述:买卖信号是可以当作因子的,每天出买信号的股票因子值为1,每天出卖信号的股票因子值为0,使用处理后的因子值进行筛选排序策略
  • 数据表名:cn_stock_bar1d
  • 回测时长:2020-1-1 至 今天
  • 初始资金:500000

由small_q创建,最终由small_q更新于

因子分析框架-信号类因子

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/bf0976b8-c68c-474a-a9d0-9686bbaed72f](https://bigquant.com/codeshare/bf0976b8-c68c-474a-a9d0-9686bbaed

由small_q创建,最终由small_q更新于

交易引擎:1-设置基本交易逻辑

  • 本策略运行环境:AiStudio 3.0.0
  • 策略描述:


[https://bigquant.com/codeshare/d762f137-78eb-45df-9e66-ed58ce6f4059](https://bigquant.com/codeshare/d762f137-78eb

由small_q创建,最终由small_q更新于

低频因子构建:Alpha191因子构建(4)

策略源码:

{{membership}}


[https://bigquant.com/codeshare/4c52e2a4-bf48-4770-8553-a859659170d2](https://bigquant.com/codeshare/4c52e2a4-bf48-477

由small_q创建,最终由small_q更新于

事件策略:动量与反转结合策略

  • 买入条件:选择过去120个交易日涨幅位于前30%的股票作为动量股。同时,选择过去30个交易日内表现最差的前10%股票作为反转股。股票必须在过去5个交易日内有超大单净流入。按照流通市值降序排列
  • 卖出条件:持有期超过30个交易日或涨幅达到20%。
  • 股票过滤:过滤ST,过滤北交所
  • 最大持仓

由small_q创建,最终由small_q更新于

高频因子构建:5、进阶玩法之数据降频

这一文档中我们将展示将1分钟行情降频为5分钟、10分钟、15分钟、30分钟、60分钟

\

策略源码:

{{membership}}

[https://bigquant.com/codesharev2/529eccd0-e3b5-48ae-98ff-c848b8795fb1](ht

由small_q创建,最终由small_q更新于

低频因子构建:Alpha191因子构建(2)

策略源码:


{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/aaaeda58-3eff-4a2d-bbf4-dd528b80e20c](https://bigquant.com/codeshare/aaaeda58-3eff-4a2

由small_q创建,最终由small_q更新于

低频因子构建:Alpha191因子构建(10)

策略源码:

{{membership}}


[https://bigquant.com/codeshare/f3140995-dd6e-4875-a91e-a1bd0226f645](https://bigquant.com/codeshare/f3140995-dd6e-487

由small_q创建,最终由small_q更新于

条件选股:买入大单净流入前5

买入条件: 选择过去30个交易日内,超大单净流入占比均位于所有股票的前5%。 这些股票的涨跌幅位于同期所有股票的前5%。

卖出条件: 或股票涨跌幅跌至同期所有股票的后5%。


\

策略源码:

说明:克隆下方策略请前往最新开发环境3.0中运行

{{membership}}

[

由small_q创建,最终由small_q更新于

事件型策略:双均线策略多股

  • 运行环境:AiStudio 3.0.0
  • 策略描述:我们将5日平均开盘价作为短线,120日平均开盘价作为长线
  • 买入股票:'600519.SH'(贵州茅台), '600941.SH'(中国移动), '601398.SH'(工商银行),  '601857.SH'(中国石油), '000001.

由small_q创建,最终由small_q更新于

低频因子构建:Alpha191因子构建(7)

策略源码:


{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/3a8cd582-e91f-4a6d-b2ce-834329993efd](https://bigquant.com/codeshare/3a8cd582-e91f-4a6

由small_q创建,最终由small_q更新于

条件选股:经典小市值策略

  • 运行环境:AiStudio 3.0.0
  • 策略描述:我们选择一定条件下小市值的股票,来研究策略的历史表现
  • 股票条件:过滤ST,过滤已停牌,上市天数大于365天,只要主板(过滤科创版和北交所)
  • 排序条件:按照日期、流通市值(从小到大)排序
  • 数据表名:cn_stock_factors_

由small_q创建,最终由small_q更新于

高频因子构建:4、进阶玩法之存中介表优化窗口函数性能

高频因子加工,本质上就是将日内的高频信息降频为日频,有些因子在降频为日频后,还要向前取移动平均,例如5日、20日

以20日移动平均为例,一个低效率的方式是,加工高频因子时,取数据就多取20天的,以一天5000只票240分钟为例,这种取数据就要取到5000 X 240 X 20 = 24,000,0

由small_q创建,最终由small_q更新于

交易引擎:9-设置止盈止损与大盘风控

\

  • 本策略运行环境:AiStudio 3.0.0
  • 策略描述:


[https://bigquant.com/codeshare/144ad34b-5448-4f8f-9452-83f4eebee41c](https://bigquant.com/codeshare/144ad34b-54

由small_q创建,最终由small_q更新于

交易引擎:7-设置止盈止损逻辑

  • 本策略运行环境:AiStudio 3.0.0
  • 策略描述:



[https://bigquant.com/codeshare/611573e3-acd8-4a5c-9bbc-502a547ff9ed](https://bigquant.com/codeshare/611573e3-ac

由small_q创建,最终由small_q更新于

机器学习:20-DNN-滚动训练

  • 运行环境:AIStudio 3.0
  • 策略说明:==本代码以教学目的为主,请自行调参==


\

策略源码:

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/e7bb60a5-a6e1-4310-9e6a-e4b742fb0f1

由small_q创建,最终由small_q更新于

分页:第1页第2页第3页第4页第5页第6页第7页
{link}