在AI模型中去掉ST股票

宽客学院
st股票
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(iQuant) #1

BigQuant平台提供的默认人工智能策略生成器模板是使用所有的股票做为输入池。很多时候,我们要去掉特定的股票,比如去掉ST股票或者退市等股票。

  • 本文展示如何在模型训练和回测交易中都把ST等股票去除
  • 用户可以参考此方法去除其他特定类型的股票

模板策略

请先用 人工智能策略生成器 生成一个策略。(当然你也可以参考如下代码修改自己的任何策略)

数据字段

首先,要有数据支持定位到ST股票,可以直接使用平台提供的因子:st_status_0

ST状态:0:正常股票,1:ST,2:*ST,11:暂停上市

所以我们在 conf 里添加如下配置,这里没有 st_status_0 放在 conf.features,是因为我们不打算把他作为一个训练特征。

# 基础参数配置
class conf:
    extra_fields = ['st_status_0']

特征数据抽取

特征抽取的时候,添加上 conf.extra_fields

# 计算特征数据
m2 = M.general_feature_extractor.v5(
    instruments=conf.instruments, start_date=conf.start_date, end_date=conf.split_date,
    features=conf.features + conf.extra_fields)

从训练数据里只保留正常状态股票

通过 st_status_0 == 0 只留下正常状态股票,并作为 M.stock_ranker_train 的输入数据:

# 合并标注和特征数据
m4 = M.join.v2(data1=m1.data, data2=m3.data, on=['date', 'instrument'], sort=True)
# 从训练数据里去掉ST等股票,只保留正常状态的股票
m4_1 = M.filter.v2(data=m4.data, expr='st_status_0 == 0')
# StockRanker机器学习训练
m5 = M.stock_ranker_train.v3(training_ds=m4_1.data, features=conf.features)

回测交易的时候只保留正常状态股票

回测交易数据是在 prepare 中准备的,在这里抽取 st_status_0 字段,并做过滤:

# 回测引擎:准备数据,只执行一次
def prepare(context):
    # context.start_date / end_date,回测的时候,为trader传入参数;在实盘运行的时候,由系统替换为实盘日期
    n1 = M.general_feature_extractor.v5(
        instruments=D.instruments(start_date=context.start_date, end_date=context.end_date),
        start_date=context.start_date, end_date=context.end_date,
        model_id=context.options['model_id'],
        features=context.options['extra_fields'])
    n2 = M.transform.v2(
        data=n1.data, transforms=T.get_stock_ranker_default_transforms(),
        drop_null=True, astype='int32', except_columns=['date', 'instrument'],
        clip_lower=0, clip_upper=200000000)
    # 从训练数据里去掉ST等股票,只保留正常状态的股票
    n2_1 = M.filter.v2(data=n2.data, expr='st_status_0 == 0')
    n3 = M.stock_ranker_predict.v2(model_id=context.options['model_id'], data=n2_1.data)
    context.instruments = n3.instruments
    context.options['predictions'] = n3.predictions

当然 extra_fields 需要通过如下方式传入:

# 调用交易引擎
m6 = M.trade.v2(
    instruments=None,
    start_date=conf.split_date,
    end_date=conf.end_date,
    prepare=prepare,
    initialize=initialize,
    handle_data=handle_data,
    order_price_field_buy='open',       # 表示 开盘 时买入
    order_price_field_sell='close',     # 表示 收盘 前卖出
    capital_base=1000000,               # 初始资金
    benchmark='000300.SHA',             # 比较基准,不影响回测结果
    # 通过 options 参数传递预测数据和参数给回测引擎
    options={'hold_days': conf.hold_days, 'model_id': m5.model_id, 'extra_fields': conf.extra_fields}
)

结果

使用模板默认参数和随便选的几个因子:

  1. 去掉ST等之前:
  2. 去掉ST等之后:收益和最大回测都变好了一些

完整代码

可以直接clone

https://i.bigquant.com/user/iquant/lab/share/AI%E9%80%89%E8%82%A1%E7%AD%96%E7%95%A5-%E5%8E%BB%E6%8E%89ST%E8%82%A1%E7%A5%A8.ipynb


怎样剔除将要退市的股票?
(wien) #2

请问在新的框架general feature extractor v6 和stockranker v5下如何去除st股票呢


(达达) #3

https://community.bigquant.com/t/AI可视化模板的交易控制/8631/3
可以参考这篇文章实现可视化模板下的过滤/风控/止盈止损


(wien) #4

我只看到了一字板的过滤,请问st的过滤怎么弄?


(达达) #5


请参考这个[AI可视化模板的交易控制 ]文章
您可以随意设置过滤,前提是您已经抽取了要过滤的因子,比方说您要过滤股价>60元的股,那您需要在因子列表中加入close_0这个因子,然后在数据过滤中的过滤表达式中输入close_0>60。
同理,如果您要去除st的股票,您的特征列表中就加入这个st_status因子,然后在数据过滤中的过滤表达式中输入 st_status==0。
更复杂的,如果您需要过滤股价>60且过滤st股票 那您需要在特征列表中含有close_0因子和st_status因子,同时在过滤表达式中填入的是 close_0>60 and st_status==0。