141-基于移仓换月实盘情形下的布林带期货通道突破策略
回测绩效
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策略简介
我们在《127-期货布林带通道突破策略-日频》介绍了一种常见的期货CTA策略,该策略是非常经典的一个策略
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我们在《127-期货布林带通道突破策略-日频》介绍了一种常见的期货CTA策略,该策略是非常经典的一个策略
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本文档基于私募版https://fund.bigquant.com/介绍如何基于本地的策略信号在BigQuant平台上构建策略并展示出绩效。
流程如下:本地通过SDK把信号写入到平台表→在平台上构建策略读取表的信号交易→提交模拟→分享到策略社区。
 | 输出标签 |
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全年交易日历 | all_trading_days | |
交易日历 | trading_days |
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新版量化开发IDE(AIStudio):
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略:
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平台:
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本文将介绍经典的微盘策略,并通过编写简单的策略示例进行回测,初步感受如何在BigQuant上实现按某个指标排序并通过一系列条件过滤的量化策略开发。
微盘策略是一种投资策略,其核心思想是选择市值较小的公司进行投资。一般来说,小市值公司的股票价格相对较低,但是具有较高的成长性和投资价
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R-Breaker日内策略,R-Breaker是一种短线日内交易策略。
R-Breaker是一种短线日内交易策略。根据前一个交易日的收盘价(C)、最高价(H)和最低价(L)数据通过一定方式计算出六个价位,从大到小依次为: 突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转
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网格交易策略
第一步:确定价格中枢、压力位和阻力位 第二步:确定网格的数量和间隔 第三步:当价格触碰到网格线时,若高于买入价,则每上升一格卖出m手;若低于买入价,则每下跌一格买入m手。
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**由于深度学习中的涉及到的随机项过多,比如Dropout 以及随机种子,这样固化模型的重要之处就能够体现出来了。 如果我们没有使用固化模型,在我们的缓存丢失或者更新之后我们的模拟交易以及回测将会触发模型的重新训练,导致原有的模型发生变化。 本文将会针对这个问题提出该如何在Bi
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AI量化策略的独特之处在于存在一个AI人工智能模型,模型可以很简单比如是线性回归或决策树模型,模型也可以很复杂,比如是Transformer、CHATGPT等。在BigQuant上使用较多的是一个称为StockRanker的模型,该模型在量化金融数据上进行调优,能取得比xgboost
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两个“输入特征(DAI SQL)”模块,分别从两个数据表提取数据,之后可以共同连接一个新的“输入特征(DAI SQL)”模块,做到数据连接的功能
我们来看一个具体的例子,在下面这个例子中:
cn_stock_prefactors
表中提取出pe_ttm
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rank(roe_avg_lf)
rank(roe_avg_ttm)
rank(net_profit_q
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双均线策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具,主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。这种策略涉及两条移动平均线——一条短期(快速)和一条长期(慢速)——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。
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