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策略源码

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策略源码

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策略源码

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数据因子：

• 如何用可视化的方式提取自己构造入库的因子，提取后需要特征抽取吗？
• 如何在可视化模块中读取csv数据表中的数据？
• 什么时候需要用到基础/衍生特征抽取？
• 如何在双均线策略上增加收入增长，上市时间大于1年，小于5年的筛选因子？
• 如何确保数据准确性和完整性，如何清洗

问题

如何在可视化模块上用bigtrader?

视频

8月19日Meetup模板：以双均线为例

[https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=4](https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7d

量化模型：

• 如何通过python做出量化估值模型？
• 学习线性代数和解析几何对建立模型的优势是什么？
• 如何在XGboost中实现华泰研报关于有序回归作为损失函数和评价函数？

策略优化：

• 为什么策略的预测结果通常不是第一只收益最高？
• 为什么Stock

因子构建

• 因子构建具体方法

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选股模型

• 如何构建并使用筹码分布选股模型？

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股票实盘

• 如何利用大盘数据择时？
• 如何避免股灾？

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谢豪老师专属邀请码：3a4vy6

**使

因子构建步骤：

1. 理论推导：根据投资哲学和市场观察来定义因子。例如，价值、动量、质量等。
2. 数据获取：获取原始数据
3. 数据处理：对因子数据进行清洗、填充缺失值、处理极值等。
4. 因子计算：根据公式计算因子值
5. 单因子分析：进行分层回测、IC分析、回归分析
6. 加权合成：使

1. 计算持仓成本：持仓成本可以认为是投资者买入股票的平均价格。可以通过每笔交易的成交价和成交量，加权求和计算每日的持仓成本。
2. 计算筹码分布：筹码分布是指在不同持仓成本下，投资者持有的股票数量。可以通过每日的持仓成本和成交量，计算出在不同价格下的筹码分布。
3. 构建筹码分布因子：基于筹码分

因子组合

• 为什么因子IC、IR好，SR表现变差？
• 为什么SR好的因子组合后SR变差？如何提升因子组合表现？

SMA计算

• 如何以同花顺、通达信的计算方式在bigquant计算SMA指标？

文寅斐老师专属邀请码：o9ipry

**使用此邀请码开通plus会员

选取了IC较高的因子后，如何合成一个策略，一般步骤是什么

在因子开发研究完之后，选取了|IC|较高的几个因子后，一般如何合成一个策略，即在工程方法论上的一般步骤是什么？比如应该如何选择哪些模型进行合成（树模型or深度学习模型，是否有规律），分别是否都必须在训练前进行特征工程的处理再训练（去极

在交易引擎中，想要自定义交易周期，通常都要借助交易日历表，以下我们就来演示一下，周一调仓和月初调仓这两个逻辑的实现

设置周一调仓

[https://bigquant.com/codeshare/3ea43a5f-a69e-42c2-87e1-9bcd01fd7c97](https://bigqu

在因子分析中加入行业、板块、或者其他类型的对股票分组的方式，有两种思考方式：

• 一种是直接将这种因素当作一种分组方式
• 一种是在因子分析中，不按照因子值进行分组，而是按照行业或板块进行分组，看因子值在这些组内的IC

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1. 使用行业或板块将全市场股票分组

第一种研究方式就是将全市场股

一、A股量化是否更适合做基于整个市场的交易策略，而非针对某支个股？

量化投资侧重的是使用技术手段进行金融市场预测

对于全市场分析或者对于个股分析，其实并不是区分量化和主观投资的点

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二、A股量化打板方面是否有什么比较成熟的策略方向

打板策略有两种思路

• 一个是日频策略：

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[https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0](https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

小白学习

小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

机器学习/深度学习

1. 机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？
2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些？
3. 机器学习或深度学习策略回撤过高，

视频讲解

可看视频听老师的详细讲解

机器学习逻辑理解

问：机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的

分享主题

高频动量策略与主观超短交易

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视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/

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直播资料

[/wiki/sta

2021年3月25日Meetup策略：

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/563c042349504bbbb359118345b65480](https://bigquant.com/experimentshare/563c04234

https://bigquant.com/experimentshare/555fed606430474abefc8973c01e1a6f

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参考文献

自定义标注