量化投资
量化投资，一种以数据为驱动的投资策略，运用先进的数学、统计和计算机科学技术，对大量的金融市场数据进行深度分析和模式识别，以揭示市场运行的潜在规律。这种方法强调客观、系统和科学的决策过程，通过构建复杂的量化模型来指导投资策略的制定和实施。其核心在于利用计算机强大的计算能力，对投资目标进行快速、准确的评估和优化，从而在市场变动中捕捉机会，实现风险与收益的最优平衡。与传统的主观投资策略相比，量化投资旨在降低人为情感和主观判断对投资决策的干扰，以更精确、更一致的方式实施投资行为，满足投资者对于高效、稳定投资收益的追求。
使用BigQuant平台实现多层感知器-分类算法
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：2024-05-17 10:24
基于协整的配对交易
更新时间：2024-05-17 09:18
74th Meetup
视频回放：点击查看
\
一、问题目录
问题1：资金流相关的因子很多都失效了，请老师提供一些资金流相关新思路？
回答：
- 简单的资金流因子可能从未生效过；
- 资金流因子的思路：资金流因子需要Level2数据，更多从盘口角度切入分析。
**问题2：请问因子组
更新时间：2024-05-17 09:12
如何用量化的方法诊断个股
前言
我们常用量化投资的方式预测未来可以交易的个股，从而获取最大收益。但能不能反其道而行之，通过量化的形式诊断个股：判断是否可以买入？仓位如何设置最合理？
对于资深投资者来说，可以根据历史交易经验，结合该股的特性及大盘环境，判断在这类情况下股票的胜率及收益如何，以此作为买入决策。
但有个更简单、快速的方法，可以借助量化快速找出股票在大盘环境下历史的收益率和胜率情况，作为买入决策。
本次分享将介绍如何用量化的方式诊断个股，并依据量化分析结果作为买入决策和制定交易计划。
正文
[/wiki/static/upload/9d/9d17fabf-6f78-4e80-8da0-5
更新时间：2024-05-17 08:24
如何用量化的方法诊断个股
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：2024-05-17 08:23
AI选股策略_概念过滤
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：2024-05-17 07:50
零基础《AI挑战虚拟股票预测大赛》入门教程
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：2024-05-17 07:44
分钟数据获取
策略案例
AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:
https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6i635yw-6fK4a8ZOZx
[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6
更新时间：2024-05-17 01:13
python入门
\
更新时间：2024-05-16 10:06
事件驱动策略（基于业绩快报）
事件驱动
事件驱动（Event Driven）属于量化投资之中的一个重要类别，涵盖投资机会广泛。广义上说，市场上任何发生的有可能与股票市场相关的新闻、事件、公告均有可能成为事件驱动的投资机会。 目前我国业界事件驱动策略中包括的常用重大事件有：业绩预告、业绩快报、分红送转、大股东增减持、高管增减持、定向增发、限售股解禁、股权激励、重组并购、ST摘和评级上调等，如下图所示。
可以看出，目前市场经过验证有效的事件已经不少，涵盖了影响股票价格
更新时间：2024-05-16 06:37
筹码理论的探索-筹码分布计算的实现
更新时间：2024-05-16 06:36
代码策略
更新
本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：
https://bigquant.com/wiki/doc/stockranker-qFD1Xg1Wz3
代码策略
[https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dccb8f](https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dcc
更新时间：2024-05-16 06:36
组合优化概述
更新
本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：
https://bigquant.com/wiki/doc/57ue5zci5lyy5yyw5qac6lw-LvaK2l8nla
[https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc984929afffd7614437348c](https://bigquant.com/experimentshare/a65ee754dc9
更新时间：2024-05-16 06:35
因子平台/BigAlpha
因子研究
在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。
因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影响，因此，对这些因子的深入理解和应用，对于量化投资策略的建立至关重要。
通过量化方法，如统计和数学模型，因子研究可以帮助投资者更好地理解资产的性能和风险，从而优化投资组合，实现风险和回报的平衡。因子研究的结果还可以帮助投资者一定程度上预测未来的市场趋势，从而做出更加科学和
更新时间：2024-05-16 05:52
【历史文档】高阶技巧-月度调仓_可视化编程示例
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：2024-05-16 03:39
【历史文档】高阶应用技巧
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：2024-05-16 03:23
【历史文档】策略示例-基金智能策略
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：2024-05-16 02:32
【历史文档】策略示例-基金传统策略
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：2024-05-16 02:32
【历史文档】策略示例-基金策略
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：2024-05-16 02:29
【历史文档】策略示例-StockRanker模型结果解读
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：2024-05-16 01:58
【历史文档】策略示例-基于订单流的高频择时交易策略
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：2024-05-15 10:40
基于卷积神经网络的多因子选股
更新时间：2024-05-15 10:35
【历史文档】平台使用指南
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：2024-05-15 07:33
【历史文档】因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_ATR
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：2024-05-15 06:36
【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
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：2024-05-15 06:35