机器学习

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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

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导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的alpha收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)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

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|

导语

【旧版模块】，该文档为旧版。新模板详见：

https://bigquant.com/wiki/doc/102-ai-hXNHGsyWzS

在阅读了学院关于可视化模板教程后，相信你已经掌握了平台上的模块使用方法。本文将以XGBoost模型为例，介绍回归、排序、分类的不同之处。在文末，你可以克隆该算法自行研究、学习

首先我们明确一下算法在机器学习中的地位。一般来说，机器学习有三个要素：数据、算法和模型。

• 数据是场景的描述，包括输入和输出。
• 算法

https://bigquant.com/experimentshare/85eb463354e54a9695eddc0c570040e6

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视频讲解

https://www.bilibili.com/video/BV1ZG41187mJ?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086

知识库链接

专利因子在量化选股中的运用

策略源

问题

请教catboost的详细使用方法，对于原先使用xgboost或者stockranker的策略，如何用catboost替换掉xgboost或者stockranker?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1US4y1n79r/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/c2422c6678a8

Q1-@james:有什么另类的标注可以推荐下？

https://bigquant.com/wiki/doc/-0kcMgSnQXw

https://bigquant.com/wiki/doc/rengongzhineng-xilie-ershijiu-shouyi-linglei-biaoqian-zhengquan-fuben-xRMNFmmg00

导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

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{{membership}}

https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0

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更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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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小白学习

小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

机器学习/深度学习

1. 机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？
2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些？
3. 机器学习或深度学习策略回撤过高，该结合什么风险控制或择时策略比较好？
4. 如果使用深度学习或机器学习自动挖掘因子？
5. 使用深度学习模型时，总觉得泛化性能很差。加上一些提升泛化能力的手段， 比如正则、dropout等，好像没什么用。请问有没有什么较好的方法？

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策略调优

1. 如何判断策略失效以及失效后的处理

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fe8ec83484ca44148602d39a58545d75

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视频讲解

可看视频听老师的详细讲解

机器学习逻辑理解

问：机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？

答：

1）可解释性

2）如何减少过拟合

3）机器学习/深度学习课程

常见的机器学习/深度学习模型

目前

问题

如何开发带有反馈系统的策略？

解答

比如今天买明天卖的策略，根据股票每天的收益情况，反馈给策略，进行参数调整，这样就可以让策略每天都是新鲜的，并且是真正贴合市场的活的策略。

模型动态更新

深度强化学习

基于深度强化学习的股票交易

[1] Deep Reinforcem

【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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视频讲解

点此查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/769aba37-1960-4fc6-bedc-1d7a8a4dee0a

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/644652453c624f34a027c192e4f8703a

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