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新版量化开发IDE（AIStudio）：

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

策略案例

[https://bigquant.com/codesharev2/353ca05c-8eb3-4076-8545-318fbdfbe4b2](https://bigquant.com/codesharev2/353ca05c-8eb3-4076-8545-318fbdfbe4b2

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本文为旧版实现，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：

https://bigquant.com/wiki/doc/115-zbYekgD62q

[https://bigq

新版类似策略学习地址：

https://bigquant.com/wiki/doc/124-exuI9VGX1a

\

策略案例

[https://bigquant.com/experime

https://bigquant.com/codesharev2/aae24fd2-15eb-4963-b009-5881e9e47912

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https://bigquant.com/codesharev2/652ff15f-d696-4ee7-a67d-019ef43e8a22

\

导语

【旧版说明】此文档已过期，请参考最新版本下的相关使用文档：

https://bigquant.com/wiki/doc/102a-ai-orWpvrhNoe

在介绍AI排序算法之

旧版声明

本文为旧版实现，供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

下面代码在新版本不能直接运行，需要修改两处，一处

旧版声明

本文为旧版实现，供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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策略案例

[https://bigqua

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此为老版。新版见：

https://bigquant.com/wiki/doc/125-KkS3pYVIAH

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什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是

导语

本文以双均线策略为例，如何开发一个传统的趋势跟踪策略。

在BigQuant策略平台上，除了开发AI策略，还可以开发传统策略，比如趋势跟踪、套利、事件驱动策略、多因子选股策略。本文以双均线策略为例，帮助大家更好地理解[BigQuant回测机制](/doc/bigquant-N3sndR

导语

本文挑选了著名的风险结构模型进行介绍，具体的细节并没有深入展开，旨在抛砖引玉，了解Barra对于风险结构模型的思维方式和理念。

多因子模型

相似的资产会有相似的回报，这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因（因子），资产会表现的十分类似，例如价量变化、

什么是移动平均线？

移动平均线（在本博文中有时称为 MA）是一系列数值的平均值。对于要平均的值的数量，它们具有预定义的长度，并且随着时间的推移添加更多数据，这组值会向前移动。给定一系列数字和固定的子集大小，MA 系列的第一个元素是通过取数字系列的初始固定子集的平均值来获得的。然后通过

面试题目说明

• 要求
  • 尽可能低的时间复杂度和空间复杂度
  • 代码逻辑清晰，变量命名合理，代码风格规范
• 点击如下题目的克隆策略按钮
• 完成代码
• 创建策略分享链接（策略开发界面右上角），发给面试官：分享策略 > 复制 分享链接
• 模版模版
  • 修改什么
  • 用什

简介

本帖对国信证券的研报——《国信投资者情绪指数择时模型》进行了复现，文末有策略链接，欢迎克隆研究。

研报在借鉴 A. D.Persaud 风险偏好指数的基础上，根据中国股市特点，将该方法完善改进后移植到 A 股市场，构建了国信投资者情绪指数 GSISI。

A.D.Persaud 因为

本文是行业轮动策略的源码。

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/73f9656a0f5645c8909423df662357ff](https://bigquant.com/experimentshare/73f9656a0f5645c

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/7f7021993a9f40149189be939e15c882](https://bigquant.com/experimentshare/7f7021993a9f40149189be939e15c8

导语

多因子选股作为量化投资研究领域的经典模型，在海内外各类投资机构均受到广泛研究和实践应用。 在多因子模型中，决定策略收益稳健性的关键步骤正在于股票组合的权重配置。因此，从量化对冲策略追求收益稳定性的角度而言，组合权重优化对多因子模型起着至关重要的作用。

本篇报告有别于传统的多因子研究，

摘要

BigQuant平台上的StockRanker算法在选股方面有不俗的表现

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简介

本教程旨在介绍如何使用TensorFlow以及LSTM神经网络进行深度学习（了解更多机器学习请参见教程

@ML@ML

）。本教程的演示方法为：以实数序列的预测模型为例进行论述，并对股票价格或股指指数进行实测。

序列数据

本教程将使用神经网络作为序列数据的预测模型。接下来我