【其他】为啥同样的模型,同样的因子,2个模板跑出来的结果天差地别
2个相同的模板,参数一样,数据一样,同样的因子,换了个模板,结果天差地别,到底是哪里出现了问题,
哪个是正确的,哪个出问题了\n\n第一个是新建的模板策略
[https://bigquant.com/codesharev3/e00be70e-dc29-4df0-b7b2-516258ddf9bd
由bqj3l2oq创建,最终由jayjaypp更新于
2个相同的模板,参数一样,数据一样,同样的因子,换了个模板,结果天差地别,到底是哪里出现了问题,
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在该日频策略中,逻辑是after_trading里面生成次日交易信号,handle_data里面进行交易执行,按照开盘价格成交。按照改逻辑2月5号收盘1600出信号,应该是在2月6号按照开盘撮合成交,2月6号收盘会有持仓。但是实际运行情况是2月5号出信号,2月6号打印成交并且after_tradin
由bqtj0vk2创建,最终由bqtj0vk2更新于
关于历史数据向前取的天数解释如图,
比如你要算ma10,正常来时这里天10或者超过10的数,回测出来的结果是一样的,
但是当你不断修改这个值,你会发现回测出来的结果一直变化,这就不符合逻辑了\n这让人怎么用啊?
 got an unexpected keyword argument 'remote_run',
我自己运行就发生报错。说tune模块中没有remote_run参数,我去掉remote_run也运行失败。另外,我在M.tune,run模
由bqn737zt创建,最终由kobe更新于
比如这个股票明明退市了,但是回测时你依然能卖出,4月18日退市,但是回测时你依然能按照调仓日期在24日卖出,这个真的太搞笑。\n平台问题太多,不解决,真的不敢用
即移动平均线收敛散度指标,属于趋势类技术分析工具,通过计算不同周期移动平均线的差值,揭示股价
由bqy53ve0创建,最终由small_q更新于
我的1.0的老策略现在模拟实盘已经不支持了,想移植到3.0,但好久没学习3.0的知识了,想自己移植很费劲,希望平台的老师能帮忙实现。
[https://bigquant.com/codeshare/b91f0463-9922-42ec-bdfb-293f9c5c1585](https://bigq
由wygwsg创建,最终由small_q更新于
在学术研究中,Alpha是数学表达式、计算机源代码和配置参数的组合,可以与历史数据一起用于预测各种金融工具的未来走势。而在实践中,Alpha通常意味着进行交易的合理“预期回报”。两者并不一定相同。许多情况下,能够带来合理“预期回报”的Alpha并不容易构建,因此,对于Alpha的挖
由qxiao创建,最终由mosquitog更新于
1)运行代码:点击右上角的【全部运行】,看代码运行结果是否报错
2)提交模拟:点击右上的【提交模拟】,进行实时任务提交
,并申请实盘、绑定实盘资金账号。
2.设置对应实盘资金账号的实盘策略,创建计划交易信号(实盘申请通过后:用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略)。
3.创建实盘访问凭证,获取对应访问凭证的密
由small_q创建,最终由small_q更新于
BigQuant AI Platform deep learning models(BigQuant AI量化平台深度学习模型库)。
bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库,集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。
由qxiao创建,最终由bqg0f5in更新于
感谢BQ-小Q送的礼物,礼物已经收到拉,一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。
由qxiao创建,最终由bq41wn2x更新于
平台有大量算力,但是个人开发环境算力有限,因此怎样将一份AI策略,修改下模型策略的参数,让他在远程集群环境运行呢,比如我模型学习率是0.01 ,希望在0-1整数之间按0.01遍历呢?
这里有100种情形,100组参数。如果每组参数要跑10分钟,那跑100组参数的时间太长了,接近16个
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
高频交易经常被提起,却始终蒙着一层神秘面纱,仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手,去揭开神秘面纱的一角,并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测,抛砖引玉,希望能让对金融数据分析,量化交易,人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境
由lizhuo111创建,最终由bqetai3p更新于
在我们找到一堆因子后,下一步就是把这些因子打好标,丢入模型,让模型去寻找因子和标签的映射规律。
标签就是你要解决的问题,标签应该是和因子强相关的。随意的打标会增加模型预测的难度,而过于傻瓜的打标会限制因子的发挥。
普遍做法是用n个周期后的收益率作为标
由small_q创建,最终由bqhnclli更新于
def run(
*,
market: Market = Market.CN_STOCK,
由jliang创建,最终由jliang更新于
主力资金流向策略以捕捉市场资金动态和短期趋势为核心,在量化交易中展现出独特的实战价值。从逻辑层面来看,主力资金作为市场中的 “聪明钱”,其流向往往反映了机构投资者对股票的价值判断与预期。当主力资金持续流入某只股票时,通常意味着企业基本面得到认可、潜在利好预期或存在价值低
由bq9e696k创建,最终由bqv93dy2更新于
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1.如何封装量化策略框架
2.提供多个预先封装好的量化策略框架
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说到量化,自然少不了策略。可能会有很多人认为A股中有很多不同的量化策略,实际上恰恰相反。就A股而言,可用的量化策略非常少。目前A股主流的量化策略只有2种,分别为筛选策略和多因
由anthony_wan创建,最终由bq9ndiek更新于
国金证券股份有限公司,1990年12月成立,335亿元市值,超5000人公司员工人数,8家分公司、75家证券营业部、分布全国24个省市,经营范围包括证券经纪、证券自营、承销与保荐、资产管理投资咨询、财务顾问业务等。(数据日期:2024年4季度)
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由small_q创建,最终由small_q更新于