如何检测过拟合or 欠拟合？

首先祝大家五一快乐。

趁着假期没事，虫哥给大家唠嗑唠嗑实盘中踩的那些坑。

4月不易，且行且珍惜，跑的最好的一个小账户只有一点安慰奖（别笑，差不多一个月工资了…………）。平均下来 每个账户只有5-7%的平均收益，可以看到最近的行情真的不是很好赚钱。

擂台赛背景

12月7日，BigQuant发布年度重磅报告（https://bigquant.com/wiki/doc/niandu-zhongbang-bao-DeepAlphaCNN-juanji-shenjingwangluo-qXe3iEgfRI），发布了Deep Alpha-CN

AI只是工具，想要驾驭AI还得自身有点功底，不然反而会被工具所害，甚至从信仰AI变为抵制AI。本文简单介绍开发AI量化选股策略中所遇到的各种坑，希望大家有所收获，少走弯路。

本文主要从思想和实操两个层面分享下我在开发AI量化选股策略中所遇到的各种坑，也希望各位小伙伴能够进行补充。

策略思

新建一个可视化AI选股策略，如下图所示：

在训练集流程中的缺失数据处理模块m13前加入模块“去除退市股”、“过滤市场”、“过滤st股票”(从“用户模块”——“共享模块”中找到并拖入画布)即可实现相应的过滤功能；

在验证集流程中的缺失数据处理模块m14前加入模块“去除退市股”、“过滤市场”、“选取

原创作者：woshisilvio

转载 和贴图请不要随意编辑，模型实盘效果仅作为学习交流，不做投资建议。

感受

天气和实盘，都让人感觉到难受，天气又热 持仓又绿，冰火两重天

在酷热的夏日，我感受到了任总送来的浓浓的寒意。。。。

**这一波大跌 真的跌的心寒，

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1. 股票数据选取：1分钟bar类型-OHLCVA六个series
2. 日期：20201月1号-2022年5月24号
3. **股票池：从平台抽取回测日期内沪深300成分股（分钟级别全A股票池抽取特征，合成占用平台资源和内存过大，导致内存数据溢出，所以缩小样本范围），共计350

作者：woshisilvio

DeepAlpha 的优势

deepAlpha的延展性和可塑性。

相比同样的决策树模型还有线性分类模型，deepAlpha无疑具有更大的可扩展空间。 一般的机器学习模型 一旦出现训练数据量过大，又或者面对一些极值数据样本和极端数据差异过大的情

作者：cash01

最近不怎么撸策略了，一是因为最近俗务缠身，事情比较多，很多事情明日复明日，就一天天拖下去了，二是最近自己也比较迷茫吧，所谓无知者无畏，量化的东西研究的越多，反而越觉得随机性太大，越发的小心翼翼，即使撸到好的策略也是习惯性的否定自己，不太敢轻易投入实盘，错失了很多机会，目前还

引言

之前的随机森林选股策略的回测效果并不是很好，笔者参考一篇硕士论文得到了因子选择的思路，对原有模型进行优化调参，得到了不错的回测收益效果。笔者将模型链接附到下方，方便大家可以尝试一下不同的因子组合。

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近年来，随着市场对专利的关注度逐渐上升，基于专利数据的指数与基金产品逐渐增多。使用了专利数据的相关指数包括专利领先、创业专利、深创100 、央企创新驱动指数000861等，相关基金总规模超 100 亿元。本文将基于平台的专利数据库进行深入研究。

*Bigquant平台共计收录了486个专利因子

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![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=558b0dad-4369-4ac4-

首先，我们先定义一个动量因子：mean(close_0, 44) / close_0 - 1.接着我们采用两种方法去构建测试程序：

1）使用表达式引擎进行因子分析

2）自定义数据进行因子分析

另外需要指出的是我们的数据测试区间为：2020/01/01到2022/07/01.且我们的因子处理不进

1.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=68076

选择进入主升浪的股票进入股票池；

用多因子策略；

1.https://bigquant.com/live/strategy?notebook_id=4ab011f4-c320-11ec-98fa-361fbc3525fa

2.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=80110

3.

双均线策略的交易规则

当收盘价5日均线大于10日均线时，以第二日开盘价买入； 买入后，当收盘价的5日均线小于10日均线时，以第二日开盘价卖出；

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期
2. 确定买卖条件信号

有没有好的量化交流机制，相互学习，一起提升

作者：陈奥（chenao1106)

导语

量化的目的之一是把通过对历史数据的规律研究，转化成投资决策。本次分享从具体的案例出发，如何快速把历史数据的经验，转化成自己的经验，进行投资交易决策。例如，2022年2月24日，大盘大跌，下跌股票数：3900+，上涨股票数600+，大跌行情下，如何操

20220623-StockRanker多因子选股策

作者：liuhooly

前言

首先感谢平台给了和众位大神一起学习和实践DNN的机会，我应该是这次里面经验比较浅的，因为一直以来使用的都是

StockRanker，因此本文的使用体验上会有一定的两种学习方法的对比理解。不一定准确，大家参考即可。

策略构建

标注

因为是高

本人订阅了策略天梯最优质的策略（包括yilong的）进行策略组合实盘买卖，收益不错，有兴趣观看策略的，可以加本人VX：qwrs2538,本人可以共享交流。

作者：donkyxote

策略思想

基于17个短期因子，其中8个量价因子，9个均线因子。训练集使用2005-01-04至2020-06-01日，每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的1只A股股票，次日卖出。

StockRanker模型

原有模型是基于BQ提供的S

作者：dkl297836

策略思想

基于32个短期价量因子，训练集使用2016年1月1日至2020年12月31日共5年数据，每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的10只A股股票，个股最大仓位限制为20%，持股时间设置为5个交易日，初始资金100万。

Lightgbm**策