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。
回测引擎常用功能示例
更新时间：2024-06-07 10:55
高频回测算子使用（HFTrade）
更新
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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：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
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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
2022-AI量化Meetup导览
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更新时间：2024-06-07 10:55
超参优化
更新
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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
7月30日Meetup 模板案例：
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/99d8bec5248e4878b33a21bc119a6671
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更新时间：2024-06-07 10:55
分钟因子加工
更新时间：2024-06-07 10:55
“标记买卖点”代码复习
问题
知识库的策略分析里面有个“标记买卖点”的代码，能不能请老师把这个代码讲解一下，方面以后分析其它策略的时候使用。链接在这里：标记买卖点
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视频
https://www.bilibili.com/video/BV1554y1f7Rf/
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/1f66fd8421044f2a9884c9f1d3614ce1](ht
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
更新时间：2024-06-07 10:55
策略思想和因子哪个更重要
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
AI量化大赛获奖策略分享《龙头战法实盘-中证150增强》
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
LSTM+CNN深度学习预测股价
旧版声明
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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75
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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
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
马尔科夫链
更新时间：2024-06-07 10:55
基于遗传算法挖掘股票因子
更新时间：2024-06-07 10:55
如何构建Halpha、wgt_return_Nm等动量因子
更新
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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
高频表达式引擎抽取日频因子-示例
更新
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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：2024-06-07 10:55
分组计算
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
AI量化交易常识
分享一些量化交易相关的常识信息。
**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke
更新时间：2024-06-07 10:48
量化方法是什么意思?具体有哪些方法
量化投资是指使用数学模型、统计分析和计算机算法来指导投资决策的方法。
这种方法试图通过消除人为情感和直觉的影响，以客观和系统的方式分析市场和价值。
量化方法通常涉及以下几个方面：
- 数学模型与统计分析：量化投资的核心在于运用精密的数学模型和统计分析，精准识别市场脉络、估算资产内在价值以及全面评估潜在风险。这些模型囊括了时间序列分析、回归分析、因子模型等多种高级统计工具。
- 算法交易技术：量化投资者
更新时间：2024-06-07 10:48
散户如何做量化交易
量化交易是利用数学模型和算法交易的方法，依赖于精确的数学模型和计算机算法来分析市场数据，并在合适的时机进行买卖。
对于散户来说可以通过自动化量化分析及交易减少人为情绪对交易决策的影响。
通过BigQuant量化平台系统可以分析大量历史市场数据，提升投资抉择效率，还可以使用多种组合量化因子降低投资风险。
散户在选择量化交易平台时，需要考虑选择知名度高、安全性好的平台，以确保平台的声誉和可靠性。
同时，平台
更新时间：2024-06-07 10:48
听海外高频交易专家讲解美国的高频交易-海通证券-20190611
摘要
高频交易在美国证券市场中的角色
如果把正在正常交易、买卖力量均衡的市场比喻成一个平静的水面，此时，某个基本面交易员下了一个数量较大的订单，这好比往水中投入了一块石头。那么，不论是订单自身的价格推动力，还是其他投资者做出的反应，都会使市场产生一系列波动，一如水面泛起的层层涟漪。而高频交易则藏匿于其中，于市场的起伏之中寻找获利的机会。
在美国，上市和交易业务是完全分离的
所有的上市证券均可以在任何一家交易所交易。对高频交易商而言，这种碎片化的交易模式提供了很大的获利机会。试想，同一个证券很有可能因为市场流动性或是参与者结构的差异，甚至只是信息传递存在时滞，在不同
更新时间：2024-05-23 06:11
策略中调用其他因子_AI
更新时间：2024-05-21 08:15