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TODO

• DAI SQL 语法
• DAI SQL 扩展语法，XXX JOIN
• DAI SQL 扩展算子/函数

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AIStudio 使用常见问题

一、数据字典

BigQuant平台数据字典入口：BigQuant数据字典和文档

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启动AIStudio

点击首页-顶部导航栏-“编写策略”下的“AIStudio”，即可启动AIStudio，

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易，以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

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策略介绍

上世纪90年代，经济学家Eugene Fama和Kenneth French提出了著名的Fama-French三因子模型，在经典的CAPM模型上进行了拓展。

Fama-French三因子模型使用三个因素来解释股票收益

• 市场因子（MKT）：体现为整个市场的收益
• 规模因子（

简介

由于深度学习中牵扯到Dropout和随机种子等多处随机项，因此如果无法固化模型，当缓存丢失后会模拟交易/回测会触发重新训练，导致模型变化，本文主要讲究如何使用XGBoost模型开发AI策略的过程中的相关技术。

保存模型的好处：

1. 模型固化，每次模型的预测结果一

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  • 指标选股
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  • 打分

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N2NQuant平台

N2NQuant是一站式量化策略开发AI平台和社区。在前述的几个快速开发例子中可以看到，N2NQuant提供的可视化AI开发IDE (AIStudio)，让投资者可以更简单、更快速的用上量化和AI。同时N2NQuant策略开发环境完全支持 VSCode 代码开发、调试、

导语

在之前的版本里，很多用户喜欢开发每日换仓、仓位集中度高的AI StockRanker策略，无需编写sql代码，因此本教程给出这样的一个策略实现，方便用户在此基础上根据自己需求调整策略。

本策略绩效

本策略年化收益74%，夏普比率2.5，最大回撤不到-8.5%，整体绩效不错

本文档介绍在150-AI选股策略新的策略模版下如何进行滚动训练。

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使用方法

创建调优对象

• 新建一个可视化的机器学习策略，将可视化画布转化为代码形式:

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策略介绍

本策略通过选择多维度的因子，使用AI算法来预测股票的未来表现并进行排序。这里使用算法StockRanker，BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法，专门用于量化选股排序学习，通过在多个因子/特征的数据上训练，旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。

绩效截图

我们先来看一个策略回测曲线，年化12.4%，最大回撤18个点，交易不是特别频繁，但总体是一个正收益系统的策略

这就是一个配对

策略介绍

本策略为买入指定股票并持有的简单实现。

策略流程

1. 筛选条件：筛选出股票代码为'300059.SZ'以及 '600519.SH'这两只股票
2. 策略回测：持有这两只股票

策略实现

输入特征模块

• 在过滤条件下筛选出目标持有股票

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介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio，在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意：本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

| \nhttps://bigquant.com/codesharev3/84627f61-5e0a-4902-910f-9a344b98c031 |

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

什么是DAI

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

• 使用简单：通过统一接口访问BigQuant各类数据
• 数据丰富：提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 ([数据字典](https://bigquant.com/data/ho

我们在进行模拟交易策略开发时主要分两种情况：

情况一：将数据（因子）的加工、清洗和存储作为独立任务，模拟交易策略依赖数据因子任务的成功执行，进而触发模拟交易任务的运行；

情况二：数据（因子）的加工、清洗和存储与模拟交易策略任务置于同一个任务中，只不过从代码逻辑来讲先执行数据（因子）的入库保存，再

操作符

策略原理

期货高频网格交易策略是一种在期货市场中利用价格波动来进行频繁买卖操作的策略。其核心思想是通过预设一定的价格间隔（网格），在价格波动中不断进行买入和卖出操作，从而在价格波动中获利。以下是该策略的主要特点和步骤：

主要特点

1. 频繁交易：高频交易意味着在短时间内进

策略简介

本策略名称叫空中花园策略，是一个比较经典的日内交易策略。网上有大量的材料，感兴趣的可以搜索下。

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策略思想

隔夜跳

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从0开始

M.tune 是 301 滚动训练的底层核心

M.tune.run 运行

• 新建一个notebook，任意给个名称 tune.ipynb\n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=ddb87203-e4