特征工程

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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

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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

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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

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本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

几天前，我着手解决一个实际问题——大型超市销售问题。在使用了几个简单模型做了一些特征工程之后，我在排行榜上名列第 219 名。

虽然结果不错，但是我还是想做得更好。于是，我开始研究可以提高分数的优化方法。结果我果然找到了一个，它叫遗传算法。在把它应用到超市销售问题之后，最终我的分数在排行榜上一下跃居前列。

![{w:100%}{w:100}{w:100}{w:100}](/

https://bigquant.com/experimentshare/d50ee96c36f84af6ad990409294db4cb

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策略案例

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策略源码：

{{membership}}

已经更新到了AIStudio3.0.0版本, 请转移至

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https://bigquant.com/codeshare/a290e569-7680-45d7-86be-f6c81c18a1e6

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选取了IC较高的因子后，如何合成一个策略，一般步骤是什么

在因子开发研究完之后，选取了|IC|较高的几个因子后，一般如何合成一个策略，即在工程方法论上的一般步骤是什么？比如应该如何选择哪些模型进行合成（树模型or深度学习模型，是否有规律），分别是否都必须在训练前进行特征工程的处理再训练（去极值、中性化去除相关性），比如是否需要探查各个因子的相关性（如果多个因子存在一定的相关性，一般相关度大于多少需要进行处理，是否需要逐对特征两两取残差）

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“水中行舟”研报如何用dai的SQL方式来实现？

方正的==“水中行舟”研报==中提到“取市场上所有股票在当日“不分化时刻”的成交额序列

如何把我的因子中创建的因子，引入输入特征列表模块中

假设我们采用新的模版代替原来输入特征列表的部分？直接用“输入特征（DAI SQL）”代替，貌似报错了。或者有相关用新模版建立线性-回归算法策略的文档吗，这样就可以用自己的数据进行策略分析了。

![](/wiki/api/attac

问题

逻辑上，以每一天回顾历史，比较是否是新低日，然后return一个bool变量。以这样的变量得到新的特征列，然后用自定义模块输入到模型中

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https://bigquant.com/experimentshare/75aff243f241447da1d1994ed9d29c44

如何实现分类任务啊，怎么在原有策略上修改

缺少pred_lable，怎么样能把这个加上？？

https://bigquant.com/experimentshare/33b77199cc314cdba3fde44c917e60b3

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三种构建大盘风控指标的方法关于LSTM+CNN的模型进行大盘风控的策略代码未找到，能否提供一下，谢谢。

https://bigquant.com/wiki/doc/dapan-zhibiao-fangfa-MoB3kNcAMG