基于stockranker的评分算法策略

<div class="bq-course-title"> 课程详情 </div> <div class="bq-course-text"> StockRanker是BigQuant针对股票量化而专门研发的机器学习算法，其优点在于能充分考虑股票市场的特殊性，对全市场4000余只股票数据进行学习，并对股票进行打分排序。<br /> 虽然StockRanker可以通过设定排序筛选靠前的股票，但每次选出的股票，评分却有不小的差距。评分反映的是股票的投资价值，评分高表明该股票的投资价值高，评分低表明该股票的投资价值低。因此排序算法仅能反映当天的相对投资价值，也就是矮子里面拔将军，但不能反映股票的绝对投资价值。而评分则不一样，反映的是股票的绝对投资价值，也就是把股票的投资价值量化了。<br /> 本次分享，将通过设定StockRanker的评分（即score值）阈值对股票进行二次筛选，股票的买卖也将通过评分大小来操作。例如，当股票的评分小于该阈值时，说明该股票的投资价值变小了，就卖出股票。<br /> <br /> <div class="bq-course-title"> 策略思路 </div> <div class="bq-course-text"> 1.设定一个股票的评分阈值<br /> 2.当评分大于阈值时，买入该股票 3.设定一个适合卖出的评分阈值<br /> 4.当评分小于阈值时，卖出该股票<br /> 5.调整评分阈值和回测时间范围，检测模型稳定性<br /> <div class="bq-course-title"> 回测结果 </div> <div class="bq-course-phone"> <img width="100%" src="http://bigquant.com/asset-v1:public+meetup10+2022-01+type@asset+block@WX20230524-152706.png" /> <img width="100%" src="http://bigquant.com/asset-v1:public+meetup10+2022-01+type@asset+block@WX20230524-152732.png" /> <img width="100%" src="http://bigquant.com/asset-v1:public+meetup10+2022-01+type@asset+block@WX20230524-152741.png" /> </div> <div class="bq-course-pc" > <img width="100%" src="http://bigquant.com/asset-v1:public+meetup10+2022-01+type@asset+block@WX20230524-152706.png" /> <img width="100%" src="http://bigquant.com/asset-v1:public+meetup10+2022-01+type@asset+block@WX20230524-152732.png" /> <img width="100%" src="http://bigquant.com/asset-v1:public+meetup10+2022-01+type@asset+block@WX20230524-152741.png" /> </div> <div class="bq-course-title"> 课程团队 </div> <div class="bq-course-team"> <img src="http://bigquant.com/asset-v1:public+meetup10+2022-01+type@asset+block@chenao.png" class="bq-course-icon" alt="Course Staff Image #2" /> <div> <div class="bq-course-text">讲师：Kilmjin老师</div> <div class="bq-course-text">BigQuant平台早期的开发者，陪伴着平台一步一步成长和壮大。其开发的“AI七号“曾在平台名声大噪，引来无数开发者的强势围观。现在仍可以从其模拟交易中看出“AI七号“在 2019-2021年之间表现强劲。</div> </div> </div>