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因子测试

• 多因子量化是否要单独测试单因子有效性
• 单因子检测回归法和IC测试法如何取舍，为什么？
• 平台有回归法单因子测试的模块吗？

因子中性化

• 行业中性化与市值中性化怎么结合
• 量价因子都需要同时做行业与市值中性化吗，哪些必须做，哪些不用做？
• 有哪些常用策略风格

import dai
import bigcharts
import pandas as pd
from bigcharts import opts

market_cap = dai.query("""
    SELECT date, instrument, tota

import dai
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

factors = dai.query("""
    pragma enable_pushdown_window;
    select a.date, a

新版交易引擎

• 标注股票

https://bigquant.com/wiki/doc/label4-e9s0WuillY

• 新版交易引擎写交易策略

[https://bigquan

{{membership}}

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策略源码：

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策略源码：

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交易引擎简介

1.1 交易引擎的作用

交易引擎回测模块的功能是实现用户的交易逻辑

• 当用户将策略编写好之后，我们需要在一段时间当中，用策略逻辑，模拟一下在金融市场中的买卖，通过收益情况判断策略的好坏
• 如果想测试策略在某段历史时期上的表现，只需在本地运行回测模块即可
• 如果想测

配对交易策略

2.1 平稳与协整的概念

2.1.1 平稳的概念

一个平稳的时间序列变量Y的均值与方差不会随时间变化，它的图像变现为均值复归的形态

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4c296431-ecb1-41e1-b541

1. 交易引擎简介

1.1 交易引擎的作用

1.2 使用交易引擎实现常见的交易逻辑

1.2.1 解读一个简单的回测引擎

1.2.2 止盈交易逻辑的实现

1.2.3 大盘风控交易逻辑的实现

1.3 交易引擎小结

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2. 配对交易策略

平台介绍与量化入门

3.1 新旧两版数据平台对比

策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/21de4ff9-d94b-41b5-b259-b1c628c8e15a](https://bigquant.com/codeshare/21de4ff9-d94b-41b5-b259-b1

本视频课程包含python、pandas、numpy基础，配合在BigQuant平台上练习，掌握编程基础，读懂代码、编写简单的代码。

视频链接

[https://www.bilibili.com/video/BV1dE411d7Q4?p=2](https://www.bilibil

https://bigquant.com/experimentshare/1e185519774149e6803c36f1e6ecb1e6

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• Update At 2017年6月23日

  本文作者： HackCV

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什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？

卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能

10分钟学会Pandas

Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，在金融领域被广泛使用。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具、函数和方法。

本文是针对pandas新手的快速入门学习指南。你可以在 AI量化平台-编写策略 里，一步

导语

这是本系列专题研究的第五篇：基于长短期记忆网络LSTM的深度学习因子选股模型。LSTM作为改进的RNN（循环神经网络），是一种

Python是互联网、数据科学、量化交易等领域使用最广泛的编程语言之一，是AI量化策略研究平台主要使用的策略开发语言。

本文简短而全面，用十分钟的时间带你走入Python的大门。建议一边学习，一边在 AI量化平台-编写策略 里实践。

语法

Python中没有强制的语句终止字符，代码块是通

GBDT+LR策略理论和思路介绍

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就

导语

BigQuant平台会不断封装机器学习算法策略，方便用户直接使用策略生成器开发策略，降低策略开发难度。本文对BigQuant平台上策略生成器已经支持的机器学习模型进行简单介绍。

目前，BigQuant策略研究平台支持的机器学习模型有分类模型、回归模型、排序模型和聚类模型四