这是旧版的例子, 只能在2.0.0的Aistudio中运行
https://bigquant.com/experimentshare/54fe864132a7447894540d70cd2e36e5
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更新时间：2024-05-24 11:02
freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?
https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0
[https://bigquant.com/experimentshare/0a4bb333c1bb4f4e91d7701a3538f6f4](https://bigquant.co
更新时间：2024-05-21 09:10
更新时间：2024-05-20 07:35
更新时间：2024-05-20 07:21
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：2024-05-20 07:17
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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：2024-05-17 07:25
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：2024-05-17 03:49
这几年跟着别的老师学习价值投资，抱着实现自动交易的目的，误打误撞接触了量化这个领域，
发现这个领域的人的都是高人，自己按照价值投资的思路，每年能拿到百分之十左右的利润就很不错了，但量化领域里面的大神都在研究每年60-70%的收益，甚至一个月翻倍…
跟武侠小说里面的藏经阁一样，扫地僧随便丢一本秘籍给你你就能横扫江湖一大半的人了…
从别的平台看到机器学习很厉害，一直没招到入门的方法，编程也不懂，就一直找地方学习，最后来到了big quant，里面资料很多，天天拿到策略改个日期看看回测，学习效果不理想
伟人说过，实践出真知，
想在这里做个计划，一步步去实现自己的想法看看能做到什么程度，
更新时间：2023-12-29 11:31
AI量化策略中如何选择合适的因子
https://www.bilibili.com/video/BV1J24y1f7mJ/?spm_id_from=333.999.0.0
{{membership}}
[/wiki/static/upload/42/4267409e-a9f4-42db-bb79-1321ba5e4c59.pdf](/wiki/static/upload/42/4267409e-a9f4
更新时间：2023-05-06 07:23
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更新时间：2023-05-04 15:10
更新时间：2023-03-19 04:32
更新时间：2023-01-03 07:44
模型板块包含了AI算法模型，多因子模型等一些研究内容。
更新时间：2022-12-06 14:42
更新时间：2022-11-20 03:34
更新时间：2022-11-20 03:34
1.科学的投资体系。基于处理后的各类数据，通过数学建模和回测将市场信息进行量化，从数据中解读背后蕴含的市场规律，捕捉价格波动过程中的交易机会，真正做到可追溯、易复盘、能验证、迭代快。
2.应用前沿技术。大数据时代，积极应用机器学习、深度学习等人工智能新兴技术，以实现强大的信息搜集与处理能力，及时快速地跟踪市场变化，不断捕捉市场上能够提供超额收益的投资机会。
3.剥离情绪影响。严格执行量化投资模型给出的投资建议，决策信息透明度高、纪律性强，能有效规避人类主观认知偏差以及克服情绪对决策的影响，准确客观评价投资机会，降低管理人的道德风险。
4.统观信息全局。通过对尽可能全面、完整的海量
更新时间：2022-10-27 03:25
分享头部量化私募团队、策略、深度资料等
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更新时间：2022-10-10 09:45
文献来源：Leippold, M., Wang, Q. & Zhou, W. (2021). Machine-Learning in the Chinese Stock Market. Journal of Financial Economics.
推荐原因：随着机器学习在金融和经济领域的应用迅速兴起，越来越多的学者利用机器学习工具研究股票的截面和时间序列预测。而中国股票市场历史较短，制度依然处于不断完善的阶段，有着自身的特殊性。本文根据中国市场的特征构建了一个全面的股票收益预测因子集，并利用几大流行的机器学习算法进行实证分析。经过CSPA条件预测能力检验，作者发现神经
更新时间：2022-08-31 08:45
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更新时间：2022-08-25 02:16
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更新时间：2022-08-25 02:16
1.https://bigquant.com/live/strategy?notebook_id=4ab011f4-c320-11ec-98fa-361fbc3525fa
2.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=80110
3.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=79204
选择最近市场表现比较活跃的股票；
检测股票最近资金流量的变化；
用多因子策略选股；
最近表现比较好
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更新时间：2022-07-10 14:37
更新时间：2022-03-09 15:19
更新时间：2022-03-04 06:37
说到量化投资和研究，很多人有一个基本认知，就是通过数据观察和分析，提出假设，然后通过回测来验证假设。通过验证之后，再上实盘验证。当然，其中有一些深入的细节。比如回测可以是样本内+样本外。这里有篇学术论文，其中一个观点就是大部分人跑的回测都没什么意义。论文的作者是前AQR的机器学习负责人，康奈尔大学的机器学习教授，畅销教科书《 Advances in Financial Machine Learning》作者。论文题目：TACTICAL INVESTMENT ALGORITHMS。
根据历史证据，有三种基本方法来测试投资策略的有效性：a）向前走法；b）重
更新时间：2022-03-01 02:36
更新时间：2022-02-21 09:48