交易信号

在金融领域，"交易信号"是投资决策中的关键要素，它是基于各种分析工具和方法得出的，标志着潜在买入或卖出时机的指示。这些信号可能来源于技术分析中的图表模式、指标交叉，也可能基于基本面分析中的财务数据变动、新闻事件等。对于投资者而言，准确地识别并解读交易信号对于制定有效策略、优化风险回报比至关重要。然而，交易信号并非绝对，它需要在市场动态和投资者个人风险承受能力的背景下综合考虑。

分钟数据获取

策略案例

AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:

https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6i635yw-6fK4a8ZOZx

[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6

更新时间：2025-03-13 02:08

可视化TALIB指标策略

新版策略请转向

https://bigquant.com/wiki/doc/talib-OZIAb2sLoM

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5d43988b1b9a443284807f6614b8eb5b

更新时间：2025-03-13 02:08

【历史文档】策略-实盘常见问题

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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

基于tick的日内接刀策略

https://bigquant.com/experimentshare/665da325d93a48c397f0fe70abdca825

更新时间：2025-02-27 02:34

【历史文档】策略示例-双均线模板策略 v1.0

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https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

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】策略示例-基于订单流的高频择时交易策略

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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

简单画出k线及均线

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/4e3f6a72dbfb4782b915b15c27a56005

更新时间：2025-02-27 02:34

分钟数据周期转换与分时策略构建

导语

很多朋友都在尝试使用平台的分钟数据，下面介绍一下分钟数据的读取与分时策略的构建。

分钟数据的读取

股票分钟数据，以000001.SZA为例：

df1 = DataSource('bar1m_000001.SZA').\
            read(start_date='2015-01-01',end_date='2015-05-01').set_index('date')

更新时间：2025-02-27 02:34

机器学习在量化投资中的趋势和应用

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将

更新时间：2024-12-11 08:16

机器学习量化投资实战指南

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

更新时间：2024-12-05 02:26

多因子选股策略-股票日频_new

策略介绍

多因子选股策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具，主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。

主要用到以下几个因子：

pb
rank(pb)
rank(roe_avg_lf)
rank(roe_avg_ttm) 
rank(net_profit_qoq_lf)
rank(roe_avg_lf)+rank(net_profit_qoq_lf)-rank(pb) AS my_rank
roe_avg_lf
roe_avg_ttm
close
adjust_factor

策略流程

筛选条件：

更新时间：2024-06-13 06:32

双均线股票策略-股票日频_new

策略介绍

双均线策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具，主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。这种策略涉及两条移动平均线——一条短期（快速）和一条长期（慢速）——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。

策略流程

筛选条件：将5日平均收盘价作为短线，50日平均收盘价作为长线；短线上穿长线买入，长线下穿短线卖出
策略回测：开盘买入，收盘卖出，回测时间为2017-11-24至2024-11-24

策略实现

输入特征模块

将5日均线作为短线，m_avg(close, 5) AS _mean_short；50日均线作为长线，`

更新时间：2024-06-13 06:14

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