【数据建议】【集合竞价表】【cn_stock_bar1m_derived表】
1. 可以增加未匹配的金额吗(9点25分的tick)?2. 这个数据需要早盘更新,不能是下午17点
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date,
instrument,
open_auction_order_volume as 竞价总委托量,
由bqv93dy2创建,最终由bqv93dy2更新于
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date,
instrument,
open_auction_order_volume as 竞价总委托量,
由bqv93dy2创建,最终由bqv93dy2更新于
给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。
本文所展示的数据列表如下:
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利用可
由qxiao创建,最终由bqadm更新于
作者:woshisilvio (全文共913字,阅读约需2分钟)
笔者一直疑惑的一点就是 我们的模型每天这样选股,赚钱的效应究竟是随机的,还是可控?
模型有没有真正的学到市场中的规律,挖掘到了alpha? 靠AI模型 来赚钱 究竟靠不靠谱?
对于
由woshisilvio创建,最终由bqtxe1c0更新于
在金融投资领域中,因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段,以揭示影响投资回报的基本因素。
因子研究的核心价值在于,它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量,如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已
由jliang创建,最终由stephen1231234更新于
在大量历史回测中可以看到,股票在突破并站稳短期均线(如 20 日线)后,未来一段时间出现延续上涨的概率确实高于随机水平。\n这类趋势增强现象在国内外市场都反复被验证,因此成为许多量化策略的基础“因子”。
不过——\n真正能长期稳定赚钱的,并不是
由bqtxe1c0创建,最终由bqtxe1c0更新于
训练营“稳定性测试超参”工具设计出的策略,在策略模版上生成策略后的回测结果相差很大。
尝试很久,没有找到问题出在哪里。可以请老师看一下问题出在哪里?
“稳定性测试超参”工具设计出的策略:
[https://bigquant.com/codesharev3/1c52c96b-befb
由bq9ndiek创建,最终由qxiao更新于
你是否也曾制定过一个看似完美的投资计划,详细规划了资产配置与风险控制,却在市场的几番震荡后,因为心态变化或环境改变而悄然放弃?这是一个普遍且令人沮丧的难题。我们常常将其归咎于意志力薄弱,但真相远比这复杂。
这背后,其实是一个深刻的金融和心理
由bq7td619创建,最终由bq7td619更新于
==没有湘财证券账号的,请扫下方二维码开户==
由small_q创建,最终由small_q更新于
各位老师:因需要分析经济周期需要fredapi库,目前我无法自己安装,请帮忙安装!!! 进行涨幅统计。也就是说,策略首先关
由bqtxe1c0创建,最终由bqtxe1c0更新于
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由iquant创建,最终由bqkw9sk8更新于
在本期的问题需要开发新的模块,为了能让大家更好的使用,Meetup延期至下周四,待新模块完成后连同使用方法一并给出。还有问题的小伙伴可以继续提!
由small_q创建,最终由small_q更新于
各位宽粉,大家好! 明日(6月23日)平台升级:
如未添加微信客服小Q,请扫描以下二维码添加:
22:00-24:00
平台将升级存储功能,届时平台将不可使用,请大家合理安排开发策略时间,感谢您的支持!
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欢迎来到BigQuant。BigQuant是一个基于Web的平台和社区。作为一个平台,它是一个开发和测试交易算法的平台。作为一个社区,它是一个结识其他策略开发者,并分享算法、工具、想法、策略和投资经验的社区。在访问和使用BigQuant,包括社区其他成员的策略和知识的同时,请遵守以下使
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BigQuant是一个平台,也是一个社区。作为一个平台,它是一个开发和测试交易算法的平台。作为一个社区,它是一个结识其他策略开发者,并分享算法、工具、想法、策略和投资经验的社区。在访问和使用BigQuant,包括社区其他成员的策略和知识的同时,请遵守以下使用条款。
BigQuant (“宽邦”,“
由small_q创建,最终由small_q更新于
春节期间平台将会升级,届时可能会影响使用,升级内容如下: 1.平台存储和计算资源升级 2.平台资源管理优化 3.平台稳定性优化 4.2月4日停机维护,平台将不可使用
和应用程序编程接口(API)以及不断创新研发的产品及服务)中,开发环境的数据由成都宽邦科技有限公司授权使用,
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BigQuant平台计划于2021年10月02日18:00 至2021年 4月03日18:00期间进行常规维护,可能会影响策略开发运行,请大家知悉!
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git 怎么连接不上github
由bqv93dy2创建,最终由bqv93dy2更新于
功能: 把 AI Studio 中的文件打包压缩保存到本地电脑,提前准备好后悔药,定期备份重要文件可以缓解未来误操作造成的损失。
[https://bigquant.com/codesharev3/90f589e3-182e-478b-aa0d-0dabd40b1edd](https://bigq
由neoblackxt创建,最终由small_q更新于
大模型(Large Language Model, LLM)是指包含大规模参数(通常达千亿甚至万亿级别)、使用海量文本数据训练而成的深度学习模型。
其“大”主要体现在三个维度:模型参数规模大、训练数据规模大(例如ChatGPT的预训练数据量达到45TB)和算力消耗需求大。
当前,最具代表性的
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