数据分析

在金融领域,数据分析是一项至关重要的能力,它利用先进的统计技术和复杂的算法,对大量的、多样化的金融数据进行深度挖掘和精准解读。这种分析不仅涵盖了历史数据回溯,以洞察过去的市场动态和资产表现,更包括对未来市场趋势的预测。通过数据分析,金融机构能够更准确地评估风险、制定投资策略、优化产品定价,并实现客户关系管理的个性化。在数字化时代,数据分析已成为金融决策的核心,为从业者提供了在不确定性中寻求确定性的强大工具。

了解AIStudio

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE,可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易,以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

/wiki/static/upload/31/315c1087-6d07-491a-90ef-43e717997077.mp4

从这里开始

关键概念

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更新时间:2025-04-24 03:34

AI选股策略_概念过滤

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

更新时间:2025-04-24 03:20

如何推八字

如何推八字

更新时间:2025-04-24 03:19

chatgpt

编写线段树代码

更新时间:2025-04-24 03:19

QuantChat-小白如何学习量化投资

• 点击新建对话,创建一个新对话


{w:100}


• 点击输入框,开始与QuantChat交流


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• 您可以直接输入以下对话


![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=df515aaf-cef1-460

更新时间:2025-04-24 03:19

因子构建源码(MFI资金流向、OBV能量潮、PVT量价趋势、SOBV能量潮)

MFI资金流向指标

计算方式:

  • 典型价格(TP)=当日最高价、最低价与收盘价的算术平均值;货币流量(MF)=典型价格(TP)*当日成交量;
  • 如果当日MF>昨日MF,则将当日的MF值视为正货币流量(PMF),将N日内的正货币流量加总代入公式5;
  • 如果当日MF<昨日MF,则将当日的MF值视为负货币流量(NMF),将N日内的负货币流量加总代入公式5;MFI = 100 -[100/(1+PMF/NMF)]

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OBV能量潮

计算方式:

  • 从上市第一天起,逐日累计每日上市股票总成交量若当日收盘价高于前一日收盘价,则当日OBV为前OBV加上本

更新时间:2025-04-21 01:53

HYF一个可视化stockranker 模板策略

https://bigquant.com/experimentshare/6508a3b7858b4d098a358a880b18b332

训练结果展示: \n {w:100}{w:100}

更新时间:2025-03-13 02:08

指定交易日内收盘价的斜率计算

文档代码有更新, 请移步:

https://bigquant.com/wiki/doc/5oyh5a6a5lqk5pit5pel5yaf5ps255uy5lu355qe5pac546h6k6h566x-3vmHty3GJJ

问题

laosha+如何计算前5-10个交易日收盘价的斜率。

思路

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirec

更新时间:2025-03-13 02:08

因子分析框架-离散因子

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/837517eb-68a0-411f-beb8-bc991c8f69c1

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更新时间:2025-03-12 06:21

指数研究:指数择时策略

更新

本文为代码实现,仅供学习参考,可视化策略见:

https://bigquant.com/wiki/doc/122-xU6xPIfoPp

/wiki/static/upload/d2/d2d6827c-71b2-425b-81ce-b957dcc55763.mp4

回测图:

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

更新时间:2025-03-12 06:21

因子分析框架

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/a7f6fb4b-fc0e-4364-a6fa-de10e828c02b

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更新时间:2025-03-12 06:21

【历史文档】高阶技巧-月度调仓_可视化编程示例

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

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新版模版策略:

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新版数据平

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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新版数据平

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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新版数据平

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】策略示例-基金智能策略

更新

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更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】策略-熟练掌握工作流

更新

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新版数据平

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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更新时间:2025-02-27 02:34

预计算因子


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更新时间:2025-02-27 02:34

82nd Meetup

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, 进行滚动求和m_sum(p, 20)>=3; 选出求和结果大于等于3的票.

       [选择历史涨停票进行交易](https://bigquant.com/codesharev3/88e21207-a3b1-46b7-9f18-0d93f411b0d1)\n\n**问题2:请老师仔细讲解一下“

更新时间:2024-11-22 01:56

为何用ai训练同一历史时刻,回测结果却不理想。

我始终以为,历史会重演,时势造英雄,于是:

1、我用上证指数(000001.SH)和纳斯达克ETF(513100.SH)创建了一个时光机:

https://bigquant.com/codesharev3/01195700-2d18-411f-a4db-cd93b39f6f31


**2、然后以此为中心,在其一年时间内(2019-08-28/2020-08-28),分别用stockranker和Xgboot进行训练,并对过去半

更新时间:2024-08-19 03:21

高阶技巧-如何计算过去N日指标1最大值当天指标2的值

简介

以计算过去20日最高价当天的成交量为例,介绍如何计算这种场景的需求。

主要函数介绍

m_imax()

这里我们将使用到DAI的SQL函数m_imax,该函数可以帮助我们获得过去某个时间段的最大值的窗口索引。

例如,通过m_imax(open, 5) AS re_index来看看这个函数的使用效果,该语句获取了过去5天内最高的开盘价的索引,我们以‘000002.SZ’为例,查看该语句提取的数据。

更新时间:2024-06-12 10:52

Pandas基础操作技能get! 强烈推荐!

旧版声明

本文为旧版实现,仅供学习参考。

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


下列代码在读取数据时,使用最新dai.query接口即可。

数据读取

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策略案例

[https://bigquant.com/codesharev2/5509a634-c207-4eaf-a6f2-a73d15fada39](https://bigqua

更新时间:2024-06-12 07:41

Pandas库之数据处理与规整

旧版声明

本文为旧版实现,仅供学习参考。

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下列代码在读取数据时,使用最新dai.query接口即可。

数据读取

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导语

本文继续讲解Pandas库在数据分析和处理上的一些应用。

[https://bigquant.com/codesharev2/5a39d584-7b74-4d00-832f-

更新时间:2024-06-12 02:36

如何用收盘前10分钟或5分钟的数据代替收盘价以便买入

问题

如何用收盘前10分钟或5分钟的数据代替收盘价以便买入

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Q44y1N7nJ/

策略相关

A:WAP价格回测功能

更新时间:2024-06-07 10:55

高频动量策略与主观超短交易

分享主题

高频动量策略与主观超短交易

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视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/

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直播资料

/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf

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更新时间:2024-06-07 10:55

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