XGBoost模型测试集的实际参数是什么?
在bigquant平台可视化那个模块加的呀,训练集的实际参数可以,就是测试集不行。我尝试了test_data和eval_data都不行诶
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在bigquant平台可视化那个模块加的呀,训练集的实际参数可以,就是测试集不行。我尝试了test_data和eval_data都不行诶
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import jqdata
def initialize(context):
# 定义均线周期
context.ma5_period = 5
context.ma10_period = 10
context.ma3_period = 3
def handle_data(c
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市销率(P/S Ratio),是一种估值指标,用于衡量公司股票价格与其销售收入之间的关系。市销率可以帮助投资者了解公司股票的估值水平,相对于其收入而言是否被高估或低估。
在不同的行业中,市销率的合理区间也存在差异:
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《彼得·林奇教你理财》通俗解读:普通人的“接地气”赚钱指南 一、核心思想:菜鸟也能打败华尔街 简单说: 彼得·林奇认为,普通人的日常生活就是最好的选股工具。超市里卖断货的零食、小区门口排队的奶茶店、办公室里同事都在用的电子产品……这些“身边的机会”比华尔街的复杂模型更靠谱。 他的战绩:管理基金13年
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大田老师上课不是提到可以用之前特朗普1.0的时候那个关税政策做分析,然后来预测这一次的关税政策效应嘛,然后我就想用去上一次的数据做一个政策分析,请问有没有什么推荐的策略和数据呢?
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通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio,在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。
注意:本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。
此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s
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复现了4个因子平台的因子,收益都与因子平台的收益相差太多。
复现思路:因子一致,回测时间一致,持仓股票数量500只,score ASC、DESC都可以试试。
老师也可以不复现这四个因子,因子平台上的随便一个都行,看看能不能复现:因子平台上年化20%,复现17%,我认为就是OK的。但是差的太多。
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许多投资者热衷追逐热门概念,像曾火爆的新能源汽车概念,行业利好时股价飙升,吸引大量资金买入。但市场多变,热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略,每日调仓,初期有涨幅,随后收益震荡下行,到2024年9月收益低至-50%左右,最大回撤超55%
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import os
from bigmodule import M
import numpy as np
from bigtrader import PerOrder
import pandas as pd
from bigtrader import Directi
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想读取CSV文件中的因子F1和F2,在特征模块进行加工成F1+F2并命名为F3,请问如何实现?
按照文档里的读取SCV文件试了下,结果出现报错。
https://bigquant.com/codesharev3/4833d08f-8823-4a0d-9823-524ca41830a6
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7月16日Meetup模板案例;
[https://bigquant.com/experimentshare/aac16e3c971f43c8a02ce5455f3561bf](https://bigquant.com/experimentshare/aac16e3c971f
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徐耀杰(woshisilvio)
算法没有最好,只有更好。 这个问题的答案取决于许多因素,例如股票市场的条件,数据集的质量和特征工程的有效等。接下来,我们来看看这些算法的优势和劣势:
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laosha+如何计算前5-10个交易日收盘价的斜率。
:
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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新版量化开发IDE(AIStudio):
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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