摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪

什么是协方差矩阵？

协方差矩阵用于计算股票投资组合的标准差，投资组合经理又使用协方差矩阵来量化与特定投资组合相关的风险。在本文中，我们将学习如何为包含 n 个股票的投资组合创建为期“m”天的协方差矩阵。

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投资组合分析如何运作？

让我们了解投资组合分析

ATR即平均真实范围（Average True Range）是

知识讲解

筹码集中度也叫筹码分布集中度，反映了一定比例的筹码在某一成本范围的集中度大小。 当资金买入，则会增加筹码，当被卖出，则筹码会减少，所以筹码集中度的本质是成本集中度，反映的是一定成本范围的集中情况。 筹码集中度=成本区间的（高值-低值）/（高值+低值）。筹码集中的成本区间越大，集中度

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什么是套利？

简单来说，统计套利由一组量化驱动的算法交易策略组成。这些策略旨在通过分析价格模式和金融工具之间的价格差异来利用数千种金融工具的相对价格变动。统计套利起源于 1980 年代左右，由摩根士丹利和其他银行主导。统计套利策略，也被称为 StatArb，见证了金融市场的广泛应用。该策

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

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至2021年，前30家百亿私募量化机构中29家在官网介绍了其人工智能开发，或正在招募人工智能人才。

五因子模型（Fama-French Five-Factor Model）是由ugene Fama和Kenneth French提出的，旨在更好地解释股票回报率的差异。

这个模型在原有的三因子模型基础上增加了两个因子，共包含以下五个因子：

计算公式应用参考：**[Fama-French五因子模型]

协方差是一个统计学的概念，用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域，特别是在投资组合管理和风险管理中，协方差是一个非常重要的概念，因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系，从而更好地分散风险。

![协方差概念图](/wiki/api

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！

这篇指南是为那些对机器学习感兴趣，但又不知从哪里开始的人而写的。我猜有很多人曾经尝试着阅读机器学习的维基百科词条，但是读着读着倍感挫折，然后直接放

1. 股票涨跌的原理
2. 哪些群体影响股票涨跌
3. 个人如何应对股票涨跌
4. 股票涨跌计算公式及高级指标

BigQuant是以AI人工智能为核心的量化投资交易平台，为量化投资宽客提供机器学习AI技术、股票期货金融数据、高速精准回测和量化交易接口以及海

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规

因子就是用来解释和预测资产收益的某些特征或指标。可以把因子想象成一种“魔法工具”，帮助我们理解为什么某些股票或资产表现得更好或更差。

你可能听说过“市盈率”这个因子，它反映了公司股票价格与其每股收益的关系。一般来说，市盈率低的股票可能被低估，而高市盈率的股票可能被高估。投资者可以根据这个因子来决定

惊喜彩蛋

RSI因子也能做指数增强策略。

因子原理

RSI是一个用来判断股票或其他资产是否被过度买入或过度卖出的指标。想象一下，如果你在商场里看到一件衣服，大家都在抢购，价格已经涨到天上去了，那这件衣服就“过度买入”了。同样的道理，如果没人关注某个打折的衣服，甚至都没人想买，那它就

因子简介

今天了解一个基础的因子——股票换手率，又称“周转率”，是反映股票流通性强弱的一个重要指标，它是指在一定时间范围内 市场中 股票转手买卖 的频率，其计算公式为：

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因子研究

• 因子加工的时候，如何判断加工结果是否准确

两步：1）检查原始数据 2）检查计算加工逻辑

测试数据的覆盖度、准确性。

• 因子挖掘方面的问题，如何去挖掘因子，没有形成一套逻辑

参考研究报告：

着重推荐第一篇：《国盛证券多因子系列之八：日间量价模型研究》

![](

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[https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd6f0f049d8](https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd

82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答

问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？

回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动

绩效指标

收益相关指标

• 累计收益率

  **累计收益：概念与计算方式**
  
  在投资领域，累计收益是衡量投资者整体回报的一个重要指标。它反映了某项投资在特定时间段内的总收益，通常以百分比形式表示。累计收益不仅考虑了初始投资的回报，还包括

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

https://bigquant.com/codesharev3/74d4e97a-0065-4fb0-b442-adabfcb5080d

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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