传统小市值 VS AI市值策略
BigQuant平台上可以快速开发股票传统策略和股票AI策略,今天我们就拿市值因子来练手,看看两个策略在2020-01-01到2024-05-28期间各自的收益风险情形。
市值因子是国内股票市场能够带来超额收益的alpha因子,已经被验证为长期有效的因子,也是广大私募基金常用的因子之一,传统的选股
由deledeleboy创建,最终由deledeleboy更新于
BigQuant平台上可以快速开发股票传统策略和股票AI策略,今天我们就拿市值因子来练手,看看两个策略在2020-01-01到2024-05-28期间各自的收益风险情形。
市值因子是国内股票市场能够带来超额收益的alpha因子,已经被验证为长期有效的因子,也是广大私募基金常用的因子之一,传统的选股
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bigqunat强大的人工智能分析平台,提供了多元化的数据,方便的数据回测等,今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据,并入库,提交定时任务。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=929
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学习量化也有一段时间了,BigQuant平台与知乎可以说是我的主要学习战场了,一直在跟着BigQuant学院那个《AI量化训练营》学习,再从从知乎中寻找优秀文章进行补充,最终在平台进行实践,我觉的这样效率很高,我整理了知乎量化交易话题,及程序化交易、宽客、多因子模型等子话题中的精华帖,筛选了高赞的文
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量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策 。(注:*
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人工智能(AI)技术得到了飞速发展,其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术,因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。
机器学习算法太多,本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习(Supervise
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首先通过爬虫爬取公募基金公布的仓位,我们以招商基金的沪深300指数增强基金为例(代码004190)获取该基金的2018年二季度公布的个股持仓比例,代码实现如下:
import re
import requests
import j
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新版量化开发IDE(AIStudio):
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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本文旨在向读者介绍Alpha的相关基本概念,以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用,在下篇中我们会介绍相关方法在BigQuant平台上的实现。
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AI量化指标的选择和排序取决于特定的投资策略、市场条件和数据可用性。
以下是30个常见的AI量化指标,按照一般在量化分析中的重要性排序:
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本文14323字,阅读约28分钟
导语:本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法,包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案,并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。
1.人工智能量化投资概述
2.人工智能技术简介
3.机器学习在
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在上一篇文章中,大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识,但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑,没关系,本篇文章中,我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念,希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。
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如何实现一个做T的策略,降低已有仓位的成本。
做T就是在日内对个股进行买入和卖出的变相T+0交易。但A股是T+1制度,如何能做到T+0呢,那就得预留好资金,不能全仓持股,才能做到滚动操作。通常有 如下两种方式:
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大部分人都不知道要买哪只股票,所以才需要量化策略对股票行情数据进行监控(可监控行情api接口数据),然后采用一系列的因子作为选股标准,满足这些因子的股票行情则被买入,不满足的则卖出。
在量化策略中,要选出优质的股票,至少得获得这些股票行情数据进行监听处理,因为不知道哪个股票数据放量,所以需要订阅所
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机器学习已经成为量化策略设计中的一大利器,了解各种机器学习算法的原理、特点、优劣,对于量化建模有着极大的帮助。因此,本系列【专题研究】介绍几种在资本市场中非常流行的机器学习算法及其在选股方面的相应应用,希望能对大家有所帮助。
随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成
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拉取数据显示报错,没有per_close字段
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Q1:A股轮动很快,有没有行业,概念板块的行情数据?资金,成交量,市值等方面的数据,便于跟踪轮动
[https://www.bilibili.com/video/BV1eT4y117cS?share%5Fsource=copy%5Fweb](https://www.bi
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