数据合并
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:
- m1模块的作用是从
cn_stock_prefactors表中提取出pe_ttm
由small_q创建,最终由Unknown更新于
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由small_q创建,最终由Unknown更新于
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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筹码理论是证券市场中的一种分析方法,主要用于研究和判断股票的持仓结构及其变化。它通过分析股票的交易数据,特别是成交量和价格,来推测市场中不同价位的持股成本分布,从而帮助投资者判断未来股价的可能走势。
以下是筹码理论的一些关键概念:
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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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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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本策略是根据新国九条进行改良的新版微盘策略从而更好筛选需要的股票。
自从2024年新国九条出来后,小市值策略逐渐失效,部分小票退市概率变大,我们先看看国九条中关于股票ST的内容:
可能影响股票被ST或退市的关键因子,这些因子可以作为投资者避免潜在风险的参考:
1、分红情况:如
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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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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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可转债全称为可转换债券,指债券持有人可按照发行时约定的价格将债券转换成公司的普通股票的债券,如果债券持有人不想
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行业轮动策略是一种量化交易策略,它依赖于在不同行业之间进行资金分配,以期捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出,经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业,因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整,那会取得还不错的投资效果。
本策略是曾经在社区里
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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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为了进一步加深对M.tune的使用理解,这里我给大家写一篇M.tune的实际应用。我们可以使用它来调参,当然也可以用它来做滚动训练,值得注意的是,M.tune只能调节模块的参数:
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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本策略为买入指定股票并持有的简单实现。
是投资管理中一种基于投资组合理论的策略,其主要目的是通过在不同类型的资产之间分配投资来优化风险与回报的比例。这些资产类别通常包括股票、债券、现金及现金等价物、不动产、大宗商品以及其他替代投资品种。资产配置的目标
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