策略案例

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交易延后

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1 本着价值投资的观点，通过深度学习模型对企业下季营业收入，净利润等财报进行预测，有利于投资者做出正确决定。同时对于普通投资者来说，可操作性较强。 2：模型为预测60个交易日（即3个月后）的营业收入同比增长率（fs_operating_revenue_yoy处理时数据做了小数和非线性处理） 3：结果

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在BigQuant上做股票数据分析和可视化展示真是太方便了。只需要写两行代码，其他都是搭积木。

在交易中是否我们常常会想一个已经连续涨的股票（比如3天），继续上涨的概率大么？（好吧，这很散户思维，只考虑了一个维度）。除了看连续上涨的股票上涨概率，我们还需要用全市场股票上涨情况做为对比（不然就很业余

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2021年8月25日 15:32
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。


m1 = M.input_features.v1(
    features="""
# #号开

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发现很少人研究抓龙头的策略，写了一个模型试试看。

感觉槽点是Label 龙头股的方法，考虑的比较天真，还需要继续改进 模型是GBT regression，Label是给龙头股打分 window内分数高的具有：涨幅高，回撤小，突破的时间早。 以此为idea 做label

还有个思路，是用概念板块的

STOCHRSI 指标理解

• 这几天帮一个朋友解决一个关于指标的问题，这个指标就是 STOCHRSI 。在网上查了很多资料，中文的真是甚少。而且仅有的也不是讲的很清楚。对于我这样的 交易小白，简直是天书。 不过只要研究多少会有点收获的，下面分享下经验，需要用这个的朋友可以借鉴。

平时喜欢做研究，分享一个策略，希望和大家多交流！欢迎拍砖！

策略思想：

思路简介(很简单, 就三句话)

1. 将需要的数据, base64编码到仿真日志.
2. 每天抓取两次最新的仿真日志中的base64编码数据
3. 根据大宽的数据, 进行自动买卖交易. .

base64编码

由于, 大宽禁用了base64模块, 我特意实现了这个模块

于是

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A股分两种：“漂亮50”和“要命3000” http://stock.qq.com/a/20170428/006821.htm 证券时报记者以三个指标筛选出A股的“漂亮50”，这三个指标分别是净利润增长率长大于15%，连续3年净资产收益率大于15%，市盈率低于35。

参照这个指标，我在bigq

本策略主要分享如何以指定价格来买入或卖出股票。

平台回测支持不同的滑点模型，相关的文档可以参考：https://bigquant.com/docs/develop/modules/trade/settings_methods.html

该滑点模型只能在 initialization 中调用及

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ps：非本人代码，来自网络开源分享 分享一篇，科赛网《〈 公开新闻预测A股行业板块动向〉〉比赛第三名的开源方案： 本次比赛使用的tushare免费数据，个人可以复现。

import datetime
import os
import sys
from multiprocessi

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以双均线策略为例，采用新的DataSource接口实现基金数据的读取及策略回测

[https://bigquant.com/experimentshare/ac13b3c580cd4f06ad2cce26dd718ecc](https://bigquant.com/experimentshare/

在StockRanker策略的基础上增加了一个计算RankIC的自定义模块，m22输出训练集的平均RankIC, m20输出测试集的平均RankIC。分享一下，如有问题大家多多指教。

[https://bigquant.com/experimentshare/b1f45cb0a35a4a329cf