数据处理
数据处理在金融领域中占据核心地位，它是将原始数据转化为有价值信息的关键环节。在金融行业，数据不仅是数字的简单堆砌，更是一种洞察力和决策依据的来源。有效的数据处理能够揭示市场趋势、评估投资风险、优化资产配置、提升交易策略，并加强风险管理。在大数据时代，金融机构不仅需要收集和存储海量的数据，更需要通过高级算法和强大的计算能力对这些数据进行清洗、整合、分析和解释。数据处理技术的进步，如人工智能和机器学习，使得金融企业能够更准确地预测未来市场动向，为客户提供个性化服务，以及自动化和优化内部运营。因此，对于金融行业来说，掌握先进的数据处理技术并将其应用于实践，是保持竞争优势和实现持续增长的关键。
停止模块读取缓存，更新改动执行情况
m7 = M.derived_feature_extractor.v3(
input_data=m1.data,
features=m15.data,
date_col='date',
instrument_col='instrument',
drop_na=False,
remove_extra_columns=False,
m_cached=False, # 去掉缓存
user_functions={}
)
更新时间：2023-06-06 02:58
获取到的数据连接重复的疑问
更新时间：2023-01-11 05:55
如何以不复权或者前复权数据获取
问题
如何以不复权或者前复权数据获取，用后复权我有一套指标价格完全不对了，导致没法使用
\
更新时间：2022-12-20 14:20
训练时报数据错误，但数据有115478 行，应该是够的呢
更新时间：2022-12-20 14:20
多因子分析模块的疑问
请教一下bq的工程师：多因子分析模块里面的回测功能是如何实现的，我自己实现的和模块的结果不一样，导致分析模块很好的因子，回测下来效果却不好，能否给讲讲实现原理啥的。
更新时间：2022-11-09 01:23
宏观经济数据chibor_3W无法在特征列表找到
更新时间：2022-11-09 01:23
CTA 策略系列报告：商品量化基本面研究框架的探索之铁矿石
摘要
我们梳理了铁矿石的产业链逻辑，将影响铁矿石价格的因子分为两大类四子类，基本面因子包括供应因子、需求因子、库存因子，而情绪因子是并列于基本面因子的一大类因子。
基本面因子相对于行情数据有更新频率更低、更新不够及时、统计口径时有变化等特点，所以数据处理方面有其特殊之处，本文从数据频率的统一、数据及时性、季节性调整以及奇异值的处理等方面进行了深入探讨。
对于单个因子来说，为了衡量其预测效果，我们采用三分位法作为信号生成机制，确定未来的交易头寸，从中发现三分位法的t统计量的值与我们通常追求的夏普比率（不考虑手续费和交易摩擦）相关性非常高，可达到98%以上，这一点与螺纹钢的结果一致。从
更新时间：2022-09-01 13:59
定性分析与定量分析相结合，实现稳健收益！
单纯的定性分析方法将不足以应对数据处理带来的挑战，投资者需要一种效率更高、覆盖度更广的工具去进行定量分析，以便于获得更多的时间用于定性分析与研究，从而最终做出更优的投资决策。
量化投资方法正是这样一种高效的工具，通过局部替代主观投资方法中基础工作内容来提高投资效率。
同样，对于目前仅以量价数据为主要投资依据的机构而言，在量化投资行业大发展过程中，随着同类型管理人越来越多，策略同质化愈发严重，超额收益也更难获取。
挖掘多元化、差异化收益来源成为破局思路之一，未来量化投资也必然会更加注重基本面的底层逻辑。
总体而言，这两种方法各有利弊，两者的结合，才是通往长期投资成功的最可靠途径，也是必然
更新时间：2022-05-25 08:14
怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股
怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股，不是用传统的代码打出来的那种，试过好多次！老是运行的结果错误！
更新时间：2022-01-12 06:18