算法交易

摘要

雪球的投资本质

①投资人与券商充当的角色

②投资人与券商是否对立

这是投顾经常被问到的问题。销售机构在推荐雪球产品时，必定会讲到交易对手方是券商，一些投资人会简单理解自己在和券商做博弈。我自己在第一次接触雪球时也有这样的误解：如果雪球产品跌破敲入价格，保本保息机制就消失了，所以作为对手方的券商特别有动力想股票下跌，这样就不用支付利息了。路演里刘博士很清晰的描述了券商与投资

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

若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:

https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq

问题

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

讲解

1988年，欧奈尔将他的投资

更新

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https://bigquant.com/wiki/doc/stockranker-qFD1Xg1Wz3

代码策略

[https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dccb8f](https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dcc

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策略源码：

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新版数据平

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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

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策略案例

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算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

从动量交易和套利，到做市和机器学习驱动的高频交易，我们通过实际案例和真实世界的交易算法应用进行学习。我们将探讨如何在实时市场中实施自动化交易系统，并且深入研究算法交易中的风险管理、优化技术、算法交易策略的回测以及数据获取等内容。

这个全面的指南是你值得依赖的资源，提供了专家驱动的见解，讲解简单明了

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

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

策略简介

该策略为期货多空对冲策略，做多的同时也做空，赚取Alpha对冲收益，信号由算法产生。

标的

商品期货合约

信号产生

将股票市场的成熟算法StockRanker应用在期货市场，根据StockRanker算法预测未来1小时商品期货的涨跌，做多涨幅排序第1的期货品种，做空涨幅排序倒数第1的期货品种。

回测频率

1分钟K线

案例详情

输入特征模块，利用表达式构造特征，过滤条件来筛选期货。因为加工的是分钟频因子，因此读取分钟表。注意，m1和m2都是输入特征模块，都需要读取cn_future_bar1m的数据。

![](/wiki/api/at

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