Stockranker

1、模型选出来的股票依据从何而来呢，是通过特征的重要性排序在股票池中选股吗，若是请介绍下怎么选这个实现步骤或逻辑呢。

2、 这里每个交易日都会预测得到过滤的数据，当所持有的股没到hold_day天时那每个交易日预测得到的数据是不是没意义，

stock_count 这

策略思路逻辑

上一篇 在华泰的研报中，我们知道了

四类因子（流入类因子、流出类因子、主力净流入类因子、开盘主力净流入类因子）在选股上存在一定的实用性。

研报链接：华泰单因子测试之资金流向因子

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因子灵感来源

基于Stockranker的超跌反弹策略

这次我们--从研报中获取到了灵感，

结合一些收益率和量价因子，来进一步合成我们的资金流因子，

制作反转策略。

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20220623-StockRanker多因子选股策

作者：donkyxote

策略思想

基于17个短期因子，其中8个量价因子，9个均线因子。训练集使用2005-01-04至2020-06-01日，每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的1只A股股票，次日卖出。

StockRanker模型

原有模型是基于BQ提供的Stockranker机器学习算法：

![图 1：stockranker-2021年1月4日至2022年1月21日的模拟实盘结果{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=bb5b3d09-3e20-4840-b5e0-2220d7f55

策略思想

基于17个短期因子，其中8个量价因子，9个均线因子。训练集使用2005-01-04至2020-06-01日，每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的1只A股股票，次日卖出。

StockRanker模型

原有模型是基于BQ提供的Stockranker机器学习算法：

![图 1：stockranker-2021年1月4日至2022年1月21日的模拟实盘结果{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=bb5b3d09-3e20-4840-b5e0-2220d7f5599

StockRanker算法的核心是排序学习和梯度提升树，本文以0.1和0.2作为“学习率”参数的输入值进行测试。

首先，我们以StockRanker的默认参数0.1作为“学习率”的输入值进行模型训练，得到以下的训练结果：

1.特征重要性：又称为特征权重，是StockRanker模型基于各个特征对模型贡献度的一个数量型评估指标，值越大表示越重要。从下图可以看出，在“学习率=0.1”的情况下，rank_return_0最为重要，其值为133.266；其次为rank_return_5（110.354）；最差的为avg_amount_0/avg_amount_5，其值为1.608。

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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

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/21cf886fbd794a66be617bfd57a0cb88

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