回测
回测在金融领域是一种重要的验证和评估策略性能的技术手段。它主要通过在历史数据上模拟投资策略的执行过程，以此检验该策略在过去时间段内的盈利能力和风险水平。回测不仅能够帮助投资者理解策略在不同市场环境下的表现，还能揭示策略的潜在风险和优化方向。有效的回测是金融决策过程中不可或缺的一部分，它增加了投资者对未来策略实施的信心，并为持续改进和优化投资策略提供了依据。
单因子策略：60日收盘均价比今日收盘价
单因子策略-60日收盘价均价比今日收盘价
回测图：
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策略源码：
https://bigquant.com/codeshare/0039ff8f-7d74-41a7-a97b-9a0586ada8a5
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更新时间：2025-03-12 06:21
【历史文档】高阶技巧-如何在模拟中使用持久化变量
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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
更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略-回测研究
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更新时间：2025-02-27 02:34
设置回测基准期货案例
更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略回测-日频回测(Trade)
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更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略-实盘操作文档
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更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略示例-StockRanker模型结果解读
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更新时间：2025-02-27 02:34
基金双均线策略
更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略示例-基金智能策略
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更新时间：2025-02-27 02:34
在AI策略中使用滚动训练
导语
为了能更简单、更灵活同时在回测和实盘模拟中无缝支持滚动训练和模型自动更新，我们增加了滚动运行支持，并优化了相应模块。
如何增加滚动训练支持
使用模板新建一个策略：策略 > 新建 > 可视化AI策略
如下三步即可增加滚动训练支持：
- 添加滚动运行配置模块： ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=94b246f8-ac6e-453d-bb62-e0325553
更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略-向导式策略生成器
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更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】算子样例-StockRanker预测
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更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】算子-回测与交易
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更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_自适应均线
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【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_ATR
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更新时间：2025-02-27 02:34
AI量化策略，我该如何理解你？
人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。
理解机器学习算法
机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习 即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|
更新时间：2024-06-11 03:20
回测引擎常用功能示例
更新时间：2024-06-07 10:55
深度学习在期货高频上的应用
更新时间：2024-06-07 10:55
LSTM+CNN深度学习预测股价
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
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策略案例
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更新时间：2024-06-07 10:55
59th Meetup
本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb
因子挖掘
如何利用市场信息？
利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：
- 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
- 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
- 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
- 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型
更新时间：2024-06-07 10:55
策略中调用其他因子_AI
更新时间：2024-05-21 08:15
强化学习在金融市场中的应用（上）
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旧版声明
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更新时间：2024-05-20 06:33
使用深度学习技术预测股票价格
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新版数据平
更新时间：2024-05-17 10:28
根据隔夜涨跌因子构建stockranker模型回测
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新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:06
AI+涨停板特征提取
更新时间：2022-11-20 03:34