2023-AI量化Meetup
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AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE,可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。
快速入门
点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启
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高级软件工程师 - HPC 存储Senior Software Engineer - HPC Storage
目前有一个HPC存储的岗位特别着急,可以很快安排面试。经验五到七年左右,技术强沟通好
岗位职责1. 聚焦量化策略研究所使用的分布式存储技术,设计、研发、优化、维护大规模、高性能、可扩展的
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[https://bigquant.com/wiki/doc/deepalphastockranker-PwSKJMwbfV](https:
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本文将围绕行情、交易和客户端这三个关键分类,以 Multi Markets 作为例子,探讨交易所系统快速搭建解决方案的优势。Multi Markets 是一个完整的交易所系统解决方案,它提供了快速搭建交易所系统所需的核心功能,并具备多市场支持的特点。我们将深入研究 Multi Markets 在行情
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没有数据不能买入,为什么没有卖出
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近期实现量化交易策略,策略基本写完,但是没有好的数据进行测试验证,通过一番搜索,发现几家不错的数据平台,可以提供下载近几年的历史K线数据,例如Wind、通联数据、聚宽、AllTick等,都提供了详细的对方方式,但是整体使用下来,AllTick比较符合我的要求,第一是,免费并提供稳定实时的报价,以及详
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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
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量化回测中关键的两个点:量化的技术指标以及量化数据的回测,回测涉及到历史数据的获取,例如不同周期K线数据获取;指标包括包括但不限于移动平均线(MA)、相对强弱指标(RSI)、布林带(Bollinger Bands)、MACD指标等;本次给大家推荐历史数据的获取方式和相关指标的示例:
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职位描述 【岗位职责】
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职位描述 【岗位职责】
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实战-通过python语言接入实时股票行情数据的步骤
各类K线数据用于策略的回测,具体的策略此处不谈,下面直接介绍使用AllTick的FeeQuote已经封装好的API直接调用即可,下面上代码:
import time
import re
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高级软件工程师 - HPC 存储Senior Software Engineer - HPC Storage
目前有一个HPC存储的岗位特别着急,可以很快安排面试。经验五到七年左右,技术强沟通好
岗位职责1. 聚焦量化策略研究所使用的分布式存储技术,设计、研发、优化、维护大规模、高性能、可扩展的
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岗位职责1. 聚焦量化策略研究所使用的分布式存储技术,设计、研发、优化、维护大规模、高性能、可扩展的
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股票行情报价是金融科技领域常见的业务数据之一,它提供了实时的股票信息和行情数据,为金融机构、投资者和开发者提供了方便快捷的数据接口。在目前的市场中,有很多公司提供类似的服务,但是以下是排名前10的股票行情API,并且对它们的优点进行了评比。
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外汇行情API是一种用于获取外汇市场实时行情数据的工具。随着外汇交易市场的不断发展,越来越多的交易者开始依赖外汇行情API来获取市场信息,并进行高效、准确的交易。下面将对排名前10的外汇行情API进行评比,并分析它们的优点。
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尊敬的交易者们, 您是否曾经为了获取实时、准确的行情报价而为之困扰?您是否也曾经为昂贵的行情软件价格而望而却步?现在,我们有一个好消息要告诉您:我们的免费行情软件已经发布!它将彻底改变您对行情软件的认知,让您轻松突破传统,实现交易的新高度!
我们引以为豪的免费行情报价软件是一个开源项目,托管在Gi
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近一年在从事量化项目,一直在寻找一款稳定且实时更新的外汇行情报价接口,目前发现一家免费的接口不错,不仅提供多品种的实时报价接口还提供比较丰富的周期K线数据。
这款外汇接口的功能是全面且强大的,提供了实时的外汇行情报价,覆盖了主流的货币对。我们都知道,在外汇市场,信息
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如果你正在寻找一种方式,将贵金属交易无缝地融入你的业务模型至关重要的部分,那么,API接入无疑是你的最佳选择。接下来的这篇分享,将向你呈现我们的贵金属API接入流程的完美体验。
在科技日新月异的今天,API(应用程序接口)已经成为连接不同服务和平台的重要桥梁。首先,我们需要了解什么是API。简
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您是否在寻找可靠、快速、准确的股票API或者美股行情报价?下面将介绍一款为量化者而开发的股票API,美股API,港股API,或许您也需要。
alltick提供多种类型的API,包括货币、商品、股票和加密货币。无论您是专业交易员、数据分析师还是开发者,我们的API都能满足您的需求,并帮助您作出明智的
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我最近使用了alltick的free-quote项目做量化分析,它提供了美股API与港股API,主要使用到了它的实时美股行情,并且我对这个行情API解决方案的使用体验非常满意。我想分享一下我的使用感受和对这个项目的评价。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id
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在进行量化回测这一挑战性的金融交易策略测试过程时,一项至关重要的任务是获取大量准确的历史数
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alltick提借了股票类的API接口,像港股API,美API都有,最近手头上有一个项目需用到港股行情报价,最终找到了款,下面分享一下接入过程,做一下记录,后面好参考使用。
alltick
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什么是量化交易?如何利用A股行情报价数据建立自己的量化交易事业?
也就是说,让软件按照你设定的策略,进行自动买卖股票,你对level2行情数据和自动交易股票有自己的看法吗?
如果有,恭喜你,即使不写自动化程序,也可以做量化交易,让券商提供限价交易规则。量化交易不仅可以由机构进行,还可以由小人物、
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由bqn737zt创建,最终由bqn737zt更新于
错误信息表明您使用的量化平台不识别 rolling_max 函数。这意味着您需要找到平台支持的正确函数来计算滚动窗口的最大值。
在大多数量化平台上,您需要使用平台提供的特定函数或方法来执行这类计算。如果平台文档中没有明确的滚动最大值函数,您可能需要使用平台提供的基本函数自行实现滚动窗口的计算。
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[https://bigquant.com/wiki/doc/5zug5a2q5yig5p6q-T
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Alpha191因子是国泰君安证券研究者,于2017年6月,在《数量化专题: 基于短周期价量特征的多因子选股体系》研报中提出的191个因子,具体的因子表达式如下
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Alpha1: (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK((
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高级软件工程师 - HPC 存储Senior Software Engineer - HPC Storage
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本文挑选了著名的风险结构模型进行介绍,具体的细节并没有深入展开,旨在抛砖引玉,了解Barra对于风险结构模型的思维方式和理念。
相似的资产会有相似的回报,这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因(因子),资产会表现的十分类似,例如价量变化、
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本文介绍了风险平价组合的理论与实践;后续文章将对risk parity组合进行更深入探讨以及引入预期收益后的资产配置实战策略。
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5大散户亏钱原因详解!总共25条,看看中了多少条!
BigQuant.com是适合散户并以AI人工智能为核心的量化开发平台,为量化投资宽客提供机器学习AI技术、量化金融数据、精准回测、量化因子等,去除人为情感,做到理性投资。
散户通常无法获取与机构投资者相同的信
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单独筛选两各表都没有问题
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=310449ae-1398-4748-
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AI量化所需的数据是构建和执行量化交易策略的基础。以下是对展开详细描述的一些常见数据类型以及它们
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"反转因子"通常指的是一种预测证券价格短期内可能发生逆转的因子,即预测那些最近表现较差的股票在未来会表现得较好,而最近表现较好的股票在未来会表现得较差。
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BigQuant 是一个集成了数据科学和人工智能技术的量化投资平台,旨在为投资者提供强大的策略开发、回测和优化工具。在 BigQuant 上,用户可以通过可视化策略开发工具轻松创建、测试和优化自己的投资策略。这一过程通常涉及几个关键组成部分,包括可视化策略开发界面、模块以及数据流处
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它是一个基于Python的库,旨在通过遗传编程(Genetic Programming, GP)实现机器学习的功能。遗传编程是一种自动化的机器学习方法,通过模拟达尔文的自然选择理论来解决问题。它属于遗传算法的一种,通过选择、交叉(杂交)、变异等操作对程序(个体
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Python中的Pytorch包,是使用最多的,用来构建神经网络模型的工具,它的特点包括:
Pytorch包在BigQuant平台是有
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资产定价模型,特别是资本资产定价模型(CAPM)的建立和应用,基于一系列基本假设。这些假设是为了简化现实世界的复杂性,从而使模型能够在理论上工作。以下是六个关键假设,这些假设也普遍适用于其他资产定价模型的基础之上:
假设所有投资者都面对相同的市场信息,并
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资产定价模型(Asset Pricing Models)是金融学中用于评估或预测金融资产价值的理论和模型。这些模型基于不同的假设,用于不同类型的资产,包括股票、债券、衍生品等,通过量化资产的预期收益与其所承担的风险之间的关系,帮助投资者评估投资机会并做出明智的投资决策。
![资产定价模型概念图]
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一般来说,深度学习和神经网络是同一个概念
在之前的分享中,我们介绍过一个线性分类器,叫做感知机(Perceptron),并且介绍过它是神经网络的基本单元
感知机的运算公式是:
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风险平价(Risk Parity)是一种投资组合构建方法,旨在通过各个资产的风险贡献平等化,实现资产配置的多样化和风险分散。与传统的资产配置方法不同,风险平价策略不仅考虑资
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如题。我的策略使用了这系列因子中若干关于订单大小的因子。
在今天因子任务运行的时间(17:37),这系列因子的值是空的
在我的前两个模拟交易运行时(18:30左右),仍然是空的
直到我的第三个模拟交易运行(18:49),才成功获取到了这一系列因子的值
(我的三个模拟交易任务每
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金融书籍为读者提供了深入了解金融市场、投资策略、经济理论、企业财务管理以及个人理财等方面的知识和工具。帮助读者建立起对金融领域的基本理解,提升财务分析和决策能力,同时也为专业人士提供了更新的视角和深化专业技能的机会。通过阅读金融书籍,个人投资者可以学习如何有效管理个人财务、规划退休和进行投资,企业管
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量化选股模型是在量化投资领域中广泛使用的工具,旨在系统地识别和选择具有超额收益潜力的股票。这些模型通常基于历史数据和统计分析,结合了各种财务指标、市场数据、经济指标和其他相关信息。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=e425cb6a
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今天,小编为大家精心挑选了几本金融界的葵花宝典,无论你是初入金融领域的新手,还是已经在金融海洋中自如游走的老手,这些书籍都值得你深入研读。好啦,闲话少说,让我们一起来看看这些宝贵的书籍吧!
经济学与金融学:探微两者之异同
提及经济学与金融学,人们往往对
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金融交易是指在金融市场上买卖金融工具的过程,例如股票、债券、衍生品(如期货和期权)、货币以及其他金融资产。这些交易可以在各种平台上进行,包括交易所、场外市场(OTC)和电子交易平台。金融交易的主要目的是为了投资、对冲风险或从市场价格变动中获利。
![金融交易](/w
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BigQuant是以AI人工智能为核心的量化投资交易平台,为量化投资宽客提供机器学习AI技术、股票期货金融数据、高速精准回测和量化交易接口以及海
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函数名称 | 描述 | 例子 |
---|---|---|
+ |
加法 | 1 + 2 = 3; '2023-1-1'::DATE + INTERVAL 1 MONTH = '2023-2-1'::DATE |
- |
减法 | `1 - |
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
ERROR: moduleinvoker: module name: stock_ranker_train, module version: v6, trackeback: Exception: 任务运行失败, 414bc70ed15911eeabf296c8e0329a
由jinkilm创建,最终由jinkilm更新于
Numpy(Numerical Python)是Python语言中的一个核心库,它用于进行科学计算。Numpy提供了一个高性能的多维数组对象,以及用于处理这些数组的工具。在金融领域,尤其是在量化分析和算法交易中,Numpy因其高效和易用性而广泛应用。
Nump
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回归是一种挖掘因变量和自变量之间关系的技术。它经常出现在机器学习中,主要用于预测建模。在本系列的最后一部分中,我们将范围扩大到涵盖其他类型的回归分析及其在金融中的用途。
简单的线性回归允许我们研究两个连续变量之间的关系——一个自变量和一个因变量
由hardsum创建,最终由small_q更新于
在经历了近期中国股市的大幅波动之后,我们深刻理解投资者和量化爱好者可能面临的压力和挑战。然而,请相信,每次市场的波动都携带着成长的种子,为我们深化理解和提升技能提供了绝佳的土壤。参加 BigQuant 量化未来之星选拔计划,不仅是开启量化金融职业之旅的第一步,更是在不确定性中
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如何恢复平台初始时安装的各个包的版本?
由smartian创建,最终由smartian更新于
协方差是一个统计学的概念,用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域,特别是在投资组合管理和风险管理中,协方差是一个非常重要的概念,因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系,从而更好地分散风险。
![协方差概念图](/wiki/api
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支撑线和压力线是技术分析中的重要概念,用于识别股票、货币、商品等资产价格图表上的特定水平,这些水平可能阻止价格进一步的下跌或上涨。它们是通过历史价格行为来识别的,反映了市场心理和供需动态的关键点。
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压力线(Resistance Line)是技术分析中的一个核心概念,用于识别证券价格在上升过程中可能遭遇的阻力水平。
压力线是通过连接一系列的价格高点(即在一定时期内价格达到峰值后回落的点)来形成的直线。这条线代表了一个价格水平,以上买方的动能减弱,卖方开始占据
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在金融市场分析中,支撑线是一个重要的技术分析工具,用来标识资产价格下跌过程中可能会遇到的阻力位,即价格可能停止下跌并可能开始反弹的水平。
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ValueError在Python中是一种异常,表示当一个操作或函数接收到一个具有正确类型但不合适的值时抛出。简而言之,这意味着传入的参数类型是对的,但是参数的值是不适当的,因此无法执行该操作。
避免ValueError的
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AttributeError错误代码在Python中是一种异常,指的是尝试访问对象的属性或方法时,但是该对象并没有这个属性或方法。这通常意味着代码中存在一些逻辑错误,比如可能误以为一个对象拥有某个属性,或者拼写错误了该属性或方法的名字。
为了避免AttributeError异常,可以采取以
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2024-02-20 08:51:48 任务运行开始调度 state=trigger event= dc2e020b-d278-4f87-86bc-69703d1489e8 ..
2
2024-02-20 08:51:53 任务运行状态更新 state=scheduled event=20240
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年前跑的一个策略
昨天显示运行失败,日志报错如下,之前都跑得好好的不知道出了什么问题
<https://bigquant.com/live/st
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是否可以导入csv,或者基于平台已有数据,加工出来的数据(已包含开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据),使用平台的回测组件进行回测?
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代码里获取510500.HOF数据,但是报如下截图的错。 使用的是BigTrader(高性能回测)模块
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BigQuant是国内领先的适合个人投资者的量化交易软件开发平台,基于Python语言且支持AI人工智能以及机器学习的量化交易投资平台,帮助量化开发者和投资者更好地使用量化策略进行交易。
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默认可视化线性模板里,sql就加了几个条件,其他没改,就回测不了,提示日期为空或属性不存在,能帮忙看下吗?\n策略:https://bigquant.com/codeshare/6316cf34-e449-4b15-87b1-1754a9b5a2e5
回
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概率论与数理统计在我们的日常生活中扮演着极其重要的角色,然而,很多人在大学课堂上对其的理解并不够深入,无法将这些理论知识具象化并应用于实际生活中,这确实令人感到遗憾。因此,我决定重新学习这些知识,并用通俗易懂的语言来解释和记录,以便加深理解并更好地应用它们。
首先,我们来思考一个问题:数学是如何产
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由xiabinbin1987创建,最终由xiabinbin1987更新于
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=f4d9d510-a6d6-4701-a34c-59743fa
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比如设置为 513100( 纳指ETF)的代码是多少?谢谢
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join_area_data = M.sql_join_2.v1(
sql1=ori_data.data, # 标签数据
sql2=area_ds, # 地区数据
sql_join="""WITH
sql1 AS (
{sql1}
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新版开发环境为什么落寞了啊
由aa168899创建,最终由aa168899更新于
回测的数据来看,风控做得越谨慎,年化率越低,而且回撤也没低多少。
所以,要不要做风控?有点纠结
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新版开发环境怎么跑超参搜索啊?老版的在新版怎么跑不了?
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【重要】请添加客服小Q企业微信(点击添加)。 添加小Q之后,可申请加入:AI量化投资交流群
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由small_q创建,最终由small_q更新于
![{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.r
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由bq30zy4n创建,最终由bq30zy4n更新于
我怀疑问题是这样:\n现在的新版模拟交易必须使用M.bigtrader.v9。然而这个模块回测和之前我使用的M.hftrade.v2不一样,回测区间如果只有一天是不能绘图的。问题是提交模拟交易的时候,每天运行的时候确实就只有一天,所以绘图失败了。
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2024-02-0
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由lianghua233创建,最终由lianghua233更新于
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由bq30zy4n创建,最终由bq30zy4n更新于
模拟交易功能是BigQuant特有的量化服务,可以根据用户的策略每日为用户通过手机,email等途径推送信号。
在进行模拟交易信号接收之前需要确保以下几点。
1.账户更新余额充足(如更新数据需要大于1C的资源)
2.已经有一个成功回测的策略。
具体模拟交易提交步骤如下
1.完
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
如何把我的因子中创建的因子,引入输入特征列表模块中
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=35d831
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