Stockranker
StockRanker是适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习算法。 StockRanker算法是专为选股量化设计的，它融合了排序学习和梯度提升树（GBDT）的核心技术，形成了一种独特的选股策略。 简单来说，StockRanker = 选股策略 + 排序学习 + 梯度提升树。 Stockranker也是一款专为金融投资者打造的智能股票分析工具，通过大数据分析和机器学习算法，实时评估股票市场表现，精准筛选具有投资潜力的优质股票。它帮助投资者在浩瀚的股海中快速定位价值洼地，提升投资决策效率和准确性，是投资者驰骋金融市场的得力助手。
用StockRanker算法实现A股股票选股
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/72d5601550164505aad979f7265f8fec
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更新时间：2024-05-20 00:50
StockRanker选股+随机森林大盘风控
更新
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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
新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:25
根据隔夜涨跌因子构建stockranker模型回测
更新
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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
新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:06
StockRanker多因子选股策略
更新时间：2024-05-17 02:33
【历史文档】高阶技巧-如何固化深度学习、随机森林和StockRanker模型|模型固化
更新
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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：
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新版数据平
更新时间：2024-05-16 11:00
HYF一个可视化stockranker 模板策略
更新时间：2024-05-16 06:36
StockRanker模型可视化
导语
本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。
使用StockRanker模型
在策略生成器中，可以直接菜单化操作的方式新建一个StockRanker实验，通过plot_model我们可以看到StockRanker模型是什么样子的，这样就能够完全透明的将模型可视化的展示出来，包括结构和参数等信息。
# m6 = M.stock_ranker_train.v2
m6.plot_model()
一般情况下AI机器在大量数据上训练出来的模型会远比人做出来的复杂，这也是AI有更好的效果的原因之一。
更新时间：2024-05-16 06:35
【历史文档】高阶技巧-如何画StockRanker模型的NDCG曲线
更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2024-05-16 03:45
【历史文档】策略示例-基于StockRanker的基金策略
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新版数据平
更新时间：2024-05-16 02:34
【历史文档】策略示例-基于StockRanker的AI量化选股策略
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更新时间：2024-05-16 01:59
【历史文档】策略示例-StockRanker模型结果解读
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更新时间：2024-05-16 01:58
【历史文档】算子样例-StockRanker预测
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更新时间：2024-05-15 08:22
【历史文档】算子样例-StockRanker训练曲线(Learning Curve)
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新版数据平
更新时间：2024-05-15 08:22
【历史文档】算子样例-StockRanker训练
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新版数据
更新时间：2024-05-15 08:21
stockranker模型训练预测
更新时间：2024-05-15 02:10
如何调优，数据小于20万行，择时，StockRanker训练
更新时间：2024-01-23 03:53
新版的stockranker DAI如何固化模型
如结果为m5.stockRanker(DAI）
用m5.model获取DataSource
import pandas as pd
pd.DataFrame([DataSource("datasource的name").read()]).to_pickle('/home/bigquant/work/userlib/model.csv')
再在自定义python模块中输入以下内容是吗
def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
data = pd.read_pickle('/home/更新时间：2024-01-11 07:52
stockranker无法绘制图表
更新时间：2023-11-27 06:09
StockRanker训练过程中的如何查看loss？
StockRanker训练NDCG
在开发量化策略过程中，使用StockRanker算法，如何查看训练中的loss下降？
增加验证集
- 如下 m7 模块，抽取数据作为验证集。也可以直接用 训练数据 m4 作为验证集。
- 将 m7 验证集数据连接到 m5 StockRanker训练的 验证集 输入上
查看NDCG
新版StockRanker模块还没有直接绘制NDCG，但已经计算出了结果，我们可以自己绘制出来
更新时间：2023-11-27 06:03
Stockranker DAI 模板策略报错
新创建的模板直接就报错了，跑不了？
更新时间：2023-10-19 12:06
现在如何应该查看stockranker模块的NDCG训练曲线？
参照知识库的文档传入带有label的股票数据，模块并未绘制出相应的NDCG曲线，甚至没有对应的NDCG选项卡
解决：使用@jayjaypp 提供的模版策略发现依旧无法正常显示。
将aistudio更换为旧
更新时间：2023-10-09 08:25
“StockRanker训练”模块使用以前训练保存的模型作为”基础模型“继续训练报错
更新时间：2023-10-09 08:21
用随机森林分类和stockRanker排序做股票预测是否需要做特征标准化处理？
问题
用随机森林分类和stockRanker排序回测跑出来结果还可以，但是我没有进行标准化等处理，请问结果可信吗？是不是两个都要进行标准化、去极值等处理？
更新时间：2023-10-09 08:13
请问StockRanker如何正则化 防止过拟合
问题
请问StockRanker如何正则化 防止过拟合 如果有模块请问输入输出可以链接什么
更新时间：2023-10-09 07:58
特征是哑变量，可以加到stockranker模型中吗？
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
更新时间：2023-10-09 07:55