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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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在《量化研究每周精选-20170822》看到了一篇文章

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StockRanker多因子选股策略

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问题

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

讲解

1988年，欧奈尔将他的投资理念写成了《笑傲股市How to

https://bigquant.com/codesharev2/995f20f8-e1fc-4e60-a42e-482b2b0cd733

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TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件：满足

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入； 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。

策略流程

1. 股票过滤：剔除

策略实现

[https://bigquant.com/codesharev2/fd3f297b-3a49-430c-bc94-56670f2bb661](https://bigquant.com/codesharev2/fd3f297b-3a49-430c-bc94-56670f2bb661

海龟交易法则

海龟交易的交易规则 今天的收盘价大于过去20个交易日中的最高价时，以收盘价买入； 买入后，当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时，以收盘价卖出；

策略构建步骤

• 策略构建步骤 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期
• 确

https://bigquant.com/codesharev2/192845ae-63e0-4712-a315-19e4efba6afd

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旧版声明

本文为旧版实现，供学习参考。

新版数十个策略学习链接：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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策略思想

策略介绍

• 在 102 中我们使用了 [仓位分配](https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-HVwrgP4J1A#h-%E4%BB%93%E4%BD%

策略介绍

• 在 102 中我们使用了 [仓位分配](https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-HVwrgP4J1A#h-%E4%BB%93%E4%BD%

R-Breaker策略是一种著名的交易策略，由美国交易员和编程专家Richard Saidenberg开发，并在1990年代初期公之于众。这种策略主要用于期货市场，尤其是在标准普尔500指数期货中表现出色，但也可以应用于其他金融市场。R-Breaker策略结合了趋势跟踪和反转交易的元素，旨在识别并利

我们今天分享的四种模型，包括上次分享的逻辑回归，都是一些轻量级的分类模型，适用于数据量少，特征量少的分类任务

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1. 支持向量机（SVM）

1.1 SVM的概念

支持向量机（Support Vector Machine）是在神经网络流行之前最强大的机器学习算法

SVM在二

1. 逻辑回归

1.1 分类问题的定义

分类问题的标签是离散型的变量，我们的目的是用特征，来预测标签归属于几个类别当中的某一种

• 如果是预测标签属于两个类别当中的哪一种，就叫二分类问题，比方说预测股票明天是涨，还是不涨，两个类别
• 如果是预测标签属于多个类别当中的哪一种，

1. 模型评估

1.1 偏差与方差

上次分享我们提到过，模型的好坏评价标准，是模型在测试集上的预测是否准确，好比一个学生在期末考试当中拿高分才是学的好

模型在测试集上的预测误差（Error），可以分为三种来源

• 偏差（Bias）：高偏差的模型表现为：

1. 人工智能与机器学习的概念

1.1 人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机系统具备类似于人类智能的能力的领域

人工智能的子领域示例：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的子领域，用于从数据中学习并改善系统

从常规思路分析，高收益策略需要，抓近期热门策略，波动大，才有机会产生高收益，但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效，所以，在选定近期热门票的基础上，需要在不同的市场行情下，选用不同的选股逻辑去应对。

步骤：

一、定义表达市场情绪方面的因子，如：

#当天涨停数比例

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