输入特征

从金融角度来看,“输入特征”是指在金融分析、模型构建或交易策略开发中所使用的具体、量化的数据属性或指标。这些特征可能是反映市场走势的价格和交易量信息,也可能是描述公司基本面的财务数据,如收入、利润和资产负债表项目。输入特征的选择对于金融模型的准确性和预测能力至关重要,因为它们是模型理解市场动态和公司绩效的“语言”。通过对历史数据中相关特征的细致分析,金融专业人士能够识别出影响资产价格、风险水平和投资机会的关键因素,从而为决策提供有力支持。

【历史文档】高阶技巧-pytorch模型固化+提交模拟交易

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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

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】算子样例-输入特征列表

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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

双均线策略

新版均线策略实现请参考以下两个帖子:

https://bigquant.com/wiki/doc/124-exuI9VGX1a

https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH

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双均线策略的交易规则

当收盘价5日均线大于10日均线时,以第二日开盘价买入; 买入后,当收盘价的5日均线小于10日均线时,以第二日开盘价卖出;

策略构建步骤

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更新时间:2024-05-20 00:33

StockRanker实盘交易的那些事儿

作为平台的铁杆用户,本文主要分享下使用StockRanker模型来实盘交易的一些经验。

在机器学习领域,预测的结果依赖于:数据、算法和特征,因此真正好的策略一定是特征选择和特征构建非常好。

平台的StockRanker模型策略生成器只是搭建了一个策略框架,输入不同的特征就可以看到不同的策略效果。去年的时候,我构造出了大约10个特征进行回测,从12年到16年底,平均年化收益达到了76%,因此就打算先用一部分小资金实盘,进一步验证特征的有效性。

因为政策原因,目前国内股票实盘交易接口并没有开放,因此量化平台都不会说自己平台上可以实盘交易,免得监管部门叫去喝茶。于是只有手动下单,好在股票持仓时

更新时间:2021-08-24 05:46

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