输出:::
\
更新时间:2023-10-09 03:29
更新时间:2023-10-09 03:26
最好更细粒度的, 比如分钟级别。
好像没找到。 求例子。
更新时间:2023-10-09 03:04
更新时间:2023-10-09 02:36
一直有类似的错误,应该是该模块的代码有一些问题,需要查看一下
更新时间:2023-10-09 02:27
具体怎么调用这些因子
更新时间:2023-10-09 02:18
研报:
{{membership}}
https://bigquant.com/codeshare/38ef8568-518b-4756-98f0-8dd8722d01e5
[https://bigquant.com/codeshare/942d320a-c17f-4061-9e56-d24e3a0ac472](https://bigquant.com/
更新时间:2023-08-07 05:52
更新时间:2023-08-02 06:00
222
更新时间:2023-07-21 03:16
作者:james_1
虫神已经对DeepAlpha进行比较详细的实验:DeepAlpha实践报告。
在这里我分享下DeepAlpha-DNN和CNN的对比:
DNN操作简单, 对算力要求高, 容易得到比较稳定且一致的结果。可能是我对DNN不熟悉, 对我来说, 效果相比传统的机器学习, 提升不是很大,比较难以改进。
逻辑:每日买5股, 次日卖出, 总共持仓10股
为了节省算力, 我把模型进行了一些缩减,如下所示
更新时间:2023-07-05 13:58
\
更新时间:2023-06-29 06:56
乖离率指标(Bias):
所需数据和参数:Bias(close,nDay,threshold )
指标伪码:
MAVAL:=MA(CLOSE,nDay);
BIAS:=100*(CLOSE-MAVAL)/MAVAL;
/wiki/static/upload/21/210c8875-0828-4472-a65c-1ee21ec1bfec.pdf
\
更新时间:2023-06-13 06:53
\
更新时间:2023-06-13 06:50
更新时间:2023-05-31 07:22
更新时间:2023-05-31 07:19
更新时间:2023-05-31 07:19
BigQuant AI Platform deep learning models(BigQuant AI量化平台深度学习模型库)。
bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库,集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。
我们用PyTorch封装了AI量化研究中常用的深度学习模型,包含DNN、1DCNN、LSTM和Transformer等,并持续更新。
平台用户可以用简单的方式调用经过大量实践检验的AI能力,赋能AI量化投资。
import toch
impo
更新时间:2023-05-22 06:21
\
更新时间:2023-05-11 03:12
\
更新时间:2023-05-04 15:10
• 点击新建对话,创建一个新对话
• 点击输入框,开始与QuantChat交流
• 您可以直接输入以下对话
![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=df515aaf-cef1-460
更新时间:2023-05-04 02:33
• 点击新建对话,创建一个新对话
• 点击输入框,开始与QuantChat交流
• 您可以直接输入以下对话
![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=a8f02630
更新时间:2023-05-04 02:27
\
更新时间:2023-05-04 02:23
%%BigQuant_ChatGPT
更新时间:2023-05-04 02:21
谢谢小Q, 感谢BQ。四周年快乐\~
昨天收到了小Q寄来的礼物,好开心啊,双11不用我自己去买了。。。。一如既往的清新风。我已经猜到了,上一年是保温杯,今年是茶壶,下一年可不可以送包枸杞 ,
更新时间:2023-03-07 12:00
%%BigQuant_ChatGPT
如何使用ChatGPT,可以用来做什么?
\
更新时间:2023-02-10 06:38