交易平台

BigQuant量化交易开发平台是专为量化投资和交易设计的综合软件平台。提供一系列量化开发工具和服务，使交易者和投资者能够开发、测试、优化和执行复杂的量化交易策略。（文末附开发资源汇总）

基本概念

量化开发平台通常包括数据分析、策略开发、回测、风险管理和自动化交易功能。它们为量化交易者提供了一个集成环境，用于构建和实施基于数学和统计模型的交易策略。

核心功能

BigQuant是国内拥有AI人工智能机器学习排序，同时囊括众多优质高级量化投资因子的AI量化投资平台；

AI量化投资平台一般都结合了人工智能（AI）技术和量化投资策略，旨在通过数据分析和机器学习算法提高投资决策的质量和效率。

概念

AI量化投资平台使用人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，来分析大量的市场数据和财务信息。平台能够从这些数据中学习模式，做出预测，并据此自动化

这里改版了吗？之前是用dai写sql的呀。 请问之前的文档去哪里了？ 我现在都是写sql取数的

导语

BigQuant平台会不断封装机器学习算法策略，方便用户直接使用策略生成器开发策略，降低策略开发难度。本文对BigQuant平台上策略生成器已经支持的机器学习模型进行简单介绍。

目前，BigQuant策略研究平台支持的机器学习模型有分类模型、回归模型、排序模型和聚类模型四类。

常用AI机器学习模型

分类模型

分类模型主要包含以下模型：

机器学习给股票排序，如果我要获得买预测前5或者预测后5的的股票，该怎么写代码。 如上图，我用了图形化LightGBM模型，我怀疑我买错了方向，请教该怎么改平台默认的代码？

XGBoost算法的概念

树模型

机器学习模型可以简单分为传统机器学习模型和深度学习模型，传统的机器学习又可以根据模型的表达式分为树模型和线性模型。

Boosting模型

树模型以决策树为基础，在之上衍生出了各种算法，从集成学习的角度考虑，树模型可以分为 Bagging 和 Boosting 模型，Boosting 方法是另一种通过弱学习器提高准确度的方法，和 Bagging 方法不同的是，Boosting 每次根据之前模型的表现，进行新的模型的训练，以改变训练数据的权值和弱分类器的组合方式，得到最后的强学习器。

GBDT

对于


本期作者：Evan Akutagawa

本期翻译：Chloe | 公众号翻译部成员

正文

全球最大最知名的高频交易公司有哪些呢？开始涉猎算法交易的个人交易者可能对这个问题最感

摘要

国内外发展情况

起源于1975年，美国股票市场推出了股票组合的自动化交易二十世纪90年代，计算机的快速发展使电子化交易取得了突破性进展二十一世纪以来，一些大型金融软件服务机构开发的交易平台使得中小型投资者也开始进入算法交易领域国内尚处于萌芽阶段，主要是一些公募基金在使用，集中在传统的套利交易和投机交易上，但未来有广阔的提升空间

为什么选择算法交易

优点

减小市场摩擦，有效降低交易中的冲击成本

提高交易执行的效率，降低人力成本

避免由于人的不理性而出现的一些非正常交易

对于大规模的交易而言，可以隐藏自己的交易行为为什么选择算法交易

**主流策略

问题

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每个品种的开仓时间，存在哪里啊？

入门教程在哪里asdf

基于BQ平台提供平台能力以及基础数据的封装，可实现小白1天内快速入门，本文绝对干货，附带的源码策略年化收益100%，2年累计收益279%，2年最大回撤15%，可用于实际实操，基于此策略打开你的量化入门之路。

策略介绍：

平台策略主要分成二种：AI策略、自定义编码策略。

**AI策略：**主要定义因子及过滤条件，由AI算法自动进行训练，根据训练出来的模型输出交易计划。优点：入门简单，利用AI能力自动形成选股算法；缺点：AI算法对于我们来说是个黑盒子，调优困难。

**自定义编码策略：**选股规则可根据自己的设想实现，针对策略问题进行选股逻辑优化简单，1个

作者：Harry Nicholls编译：caoxiyang

导语

你有没有想过如何使你的交易策略自动化并增加交易利润？在本文中，我们将介绍算法交易的基本知识，好处和风险。准备好开始自动交易吧！ 很多技术分析都涉及观察信号指标，然后根据信号进行交易。正如我在之前的文章“一个让优秀交易者高于其他交易者的行为”中所讨论的那样，你应该在你的交易日志中记录下你所有的交易，当你获得更多的经验时，你应