机器学习在股票市场上应用价值初见成效，不少机器学习的策略远远超过大盘。虽然目前平台的实盘交易功能还未对外开放，但是不少策略开发者已经在实盘跟踪自己的策略了。

1.功能背景

用户在实盘中可能会遇到实盘账户数据和模拟交易运行数据不一致的情形，比如模拟交易的交易计划里提醒今天收盘时卖出A股票1000股，但今天碰巧由于断网导致卖单失败了。于是当日清算后，模拟交易策略里没有1000股A，但是实盘账户里该股票还继续持有。 策略次日会买入新股票，但实际由于收盘卖出失败，其实没有资金买入新股票。如果不对此类问题进行调整处理的话，随着交易日逐渐增多，那么实盘和模拟交易的差异会逐渐扩大，时间长了会

注：【方正金工】成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一

引言

在股票市场中，成交量的变化承载着丰富的信息，它不仅是技术分析的核心要素，更是投资者们解读市场情况的关键窗口。"量在价先"这句谚语旨在强调成交量在股票价格波动预测中的重要性，而这个观点已经被广泛验证和接受。

首先，成交量的大小可以视为市场或个股的活跃度指标。如果某只股票的成交量持续攀升，而价格也随之上涨，这通常被视为市场对该股票的热情高涨，投资者们对其表现出极大的兴趣。相反，如果成交量下降而价格波动微小，这可能意味着市场对该股票失去了兴趣，投资者的情绪较为冷淡。这种活跃度与情绪变化的关系，是市场

https://bigquant.com/codeshare/95ccec07-798d-4e66-a488-e239a0a58d79

\

/wiki/static/upload/32/32df9f86-84af-416f-8426-7540afe85a32.pdf

\

如何推八字

事件驱动

事件驱动（Event Driven）属于量化投资之中的一个重要类别，涵盖投资机会广泛。广义上说，市场上任何发生的有可能与股票市场相关的新闻、事件、公告均有可能成为事件驱动的投资机会。 目前我国业界事件驱动策略中包括的常用重大事件有：业绩预告、业绩快报、分红送转、大股东增减持、高管增减持、定向增发、限售股解禁、股权激励、重组并购、ST摘和评级上调等，如下图所示。

可以看出，目前市场经过验证有效的事件已经不少，涵盖了影响股票价格

若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:

https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq

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

更新

本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：

https://bigquant.com/wiki/doc/5z65lqo5y2356ev56we57up572r57uc55qe5asa5zug5a2q6ycj6ikh-3hXXZIwYtI

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/86296263b27

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略选取'605588.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt>80,dt>80, jt>100时，卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时，买入

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b28202ccb](https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce

\

https://bigquant.com/codesharev2/42c80795-96ba-461e-8a80-e7f69b749e5b

\

\

\

作者

徐耀杰（woshisilvio）

常见算法优劣比较

算法没有最好，只有更好。 这个问题的答案取决于许多因素，例如股票市场的条件，数据集的质量和特征工程的有效等。接下来，我们来看看这些算法的优势和劣势：

1. 神经网络：适用于复杂的非线性问题，可以有效地捕捉市场的非线性特征和复杂关系。
2. 决策树：适用于数据量较小、特征维度较少的情况，可以很好地解释模型的决策过程。
3. 随机森林：适用于处理高维度、复杂数据集，具有很好的鲁棒性和准确性。
4. 支持向量机：适用于数据量较小、特征维度较高的情况，可以有效地处理非线性和线性可分问题。

正常情况下，在处理少量的股票量

问题

《机器学习应用于底部反转策略的表现》

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.3

\

策略源码

详见上述链接

导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/44df09d365584c4b9874df99f5f69c4f

\

\

问题

35th Meetup提到的情绪周期中最高板数，涨停家数，跌停家数，昨日涨停今日表现(赚钱效应)等具体代码的编写。

\

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1nT4y1q7Ut/

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/224aa4076333436ea5a570694376631a](https://bigquant.com/experimentshare/224aa40763334

\

PPT

/wiki/static/upload/1f/1fdcde6d-6311-49fc-a1ad-e533c840cf97.pdf

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1zc411V7EW/?spm_id_from=333.999.0.0

\

问题

多因子选股如何筛选有效因子

回答

参考研报:

1. 多因子系列之一：华泰多因子模型体系初探-华泰证券-20160921
2. 多因子系列之二：华泰单因子测试之估值类因子-华泰证券-20160929

因子分析参考：

1. [因子分析](https://bigquant.com/wiki/doc/yinz

\

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

新版模版策略：

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

新版数据平

波动率（Volatility）是金融市场中用于衡量资产价格随时间变化的程度。波动率越高，表示资产价格的变动幅度越大，风险也越高。在股票市场中，波动率通常以历史波动率（基于过去的价格变动）或隐含波动率（基于期权定价）来衡量。

BigQuant的金融市场历史数据因子平台以及AI量化策略编写平台（PC端），可以验证波动率指标因子组成的量化策略。

![](/wiki/api/attachments.redirect

请参考新版的大盘择时

机器学习+择时+跟踪止损+技术分析

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/a5ed3eddf32f4e4dad4811a1acc257f0

\