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。
【历史文档】高阶技巧-月度调仓_可视化编程示例
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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
设置回测基准期货案例
更新时间：2025-02-27 02:34
【历史文档】策略回测-回测模块详解
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【历史文档】策略示例-基于StockRanker的AI量化选股策略
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【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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【历史文档】策略示例-多空对冲的AI期货策略
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【历史文档】策略示例-基金策略
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【历史文档】策略示例-基金传统策略
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【历史文档】策略示例-基金智能策略
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【历史文档】策略-策略构建
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【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_自适应均线
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【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_ATR
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更新时间：2025-02-27 02:34
预计算因子
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更新时间：2025-02-27 02:34
一文了解算法交易策略：类型、步骤、建模思路和实施
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
更新时间：2024-12-19 11:02
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
量化交易模型及策略2023版
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
更新时间：2024-12-05 02:12
129-多空对冲的AI期货策略
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。
可以如何或者应该如何切入投资管理领域。
和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力，或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重，所以每当某指数做成分股的调整时，新入选的股票
更新时间：2024-06-12 02:56
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
storanker模型同时买入因子最大和最小
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更新时间：2024-06-07 10:55
高频回测算子使用（HFTrade）
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获利盘函数、筹码理论中，是否可以取到 股指IF、IC、IH的值？
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本文为旧版实现，仅供学习参考。
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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
53rd Meetup
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更新时间：2024-06-07 10:55
日线策略信号进行日内择时
【旧版使用说明】此文档为旧版本，相关文档可参考：
https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH
20210624 Meetup 策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1
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更新时间：2024-06-07 10:55
BigQuant平台策略构建流程
更新时间：2024-06-07 10:55