算法交易

算法交易是金融领域的技术革新,它利用高级数学模型和复杂算法来快速、准确地分析和解读市场动态,以制定并执行交易策略。这些算法能够在毫秒级别内对市场数据做出反应,远超人脑的处理速度。算法交易为金融行业提供了一个精细控制风险的途径。包括定点交易、套利交易和趋势跟踪等多元化策略的应用,有效提高了交易的准确性和效率。其背后的智能化系统可24小时不间断地监控市场,捕捉交易机会,大大减轻了人工作业负担,同时,极大地提升了在多变金融市场中的适应能力和盈利能力。更重要的是,由于大部分决策基于预定规则和数据模型,算法交易显著降低了情绪化决策的风险。然而,也需注意到,过度依赖算法可能导致失去对市场直觉的把握,并且在极端市场情况下,算法可能失效,导致不可预见的风险。总体而言,算法交易以其快速、精准和高效的特性,逐渐成为现代金融市场的核心竞争力。

2022-AI量化Meetup导览

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更新时间:2024-06-07 10:55

策略思想和因子哪个更重要

问题

策略思想和因子哪个更重要

视频

https://www.bilibili.com/video/BV15b4y1s7w7/

策略源码

文档及源码:策略思想和因子哪个更重要

更新时间:2024-06-07 10:55

机器学习应用于底部反转策略的表现

问题

《机器学习应用于底部反转策略的表现》

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.3

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策略源码

详见上述链接

更新时间:2024-06-07 10:55

获利盘函数、筹码理论中,是否可以取到 股指IF、IC、IH的值?

更新

本文为旧版实现,仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU


预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

[http

更新时间:2024-06-07 10:55

BigQuant平台策略构建流程

视频讲解

查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/23bb6c6a-c4e3-4a7c-aed4-48c719c64dee

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更新时间:2024-06-07 10:55

三因子加工

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https://bigquant.com/codeshare/a04ad103-6217-4484-a57c-81cc1e64fdf6

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更新时间:2024-06-07 10:55

高频动量策略与主观超短交易

分享主题

高频动量策略与主观超短交易

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视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/

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直播资料

/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf

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更新时间:2024-06-07 10:55

12.24策略会预告:期货高频因子策略

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1p14y1K7mp/

介绍

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更新时间:2024-06-07 10:55

storanker模型同时买入因子最大和最小

更新

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:2024-06-07 10:55

53rd Meetup

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更新时间:2024-06-07 10:55

计算股价高低位的方法

问题

有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?share_source=copy_web

策略源码


[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33

更新时间:2024-06-07 10:55

如何构建Halpha、wgt_return_Nm等动量因子

更新

本文为旧版实现,仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU


预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

[http

更新时间:2024-06-07 10:55

2023-AI量化Meetup

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更新时间:2024-06-07 10:55

国泰君安alpha191中的count、regbeta、regresi三个函数

问题

国泰君安alpha191中的count、regbeta、regresi三个函数怎么定义?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?p=2&share_source=copy_web

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策略源码

# 国泰君安 Count(a, n),过去5天close_0 > close_1 的天数
conditions = where(close_0

更新时间:2024-06-07 10:55

基于遗传算法挖掘股票因子

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/9aa6342b-2c67-4417-afea-0d5874e5d340

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更新时间:2024-06-07 10:55

AI量化大赛获奖策略分享《龙头战法实盘-中证150增强》

视频

https://www.bilibili.com/video/BV11S4y197md?share_source=copy_web

策略源码

龙头战法实盘+AI-量化大赛NO.3-中证150增强[策略分享]

更新时间:2024-06-07 10:55

【主题分享】市场风格变化时策略如何自动切换

策略源码

A:市场风格变化时策略如何自动切换

更新时间:2024-06-07 10:55

高频回测模块择时策略

问题

高频回测模块择时策略

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=2&share_source=copy_web

策略源码

8月19日Meetup策略模板:

[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experime

更新时间:2024-06-07 10:55

高频回测算子使用(HFTrade)

更新

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:2024-06-07 10:55

策略中调用其他因子_非AI

2021年4月22日Q1&Q2问题:

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/d50c07db9f7f45168dd745027c04b6d8

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更新时间:2024-06-07 10:55

如何将60分钟K线合成120分钟K线

问题

如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/

策略源码

https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d

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更新时间:2024-06-07 10:55

自定义模块的使用方法

视频讲解

查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/44ce0baf-6d4c-4f9c-9b7b-90ea4b12ab19

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更新时间:2024-06-07 10:55

情绪周期中涨跌停数、最高板数等代码编写

问题

35th Meetup提到的情绪周期中最高板数,涨停家数,跌停家数,昨日涨停今日表现(赚钱效应)等具体代码的编写。

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1nT4y1q7Ut/

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/224aa4076333436ea5a570694376631a](https://bigquant.com/experimentshare/224aa40763334

更新时间:2024-06-07 10:55

高质量AI量化策略

【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档:

https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG

https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795

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更新时间:2024-06-07 10:55

分组计算

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/fd15bfc0f9d94a11b060f13685aa5591

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更新时间:2024-06-07 10:55

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