当资金容量大于某个量级时,票数随着增加
问题
策略设置为隔天买,票数1只,全仓买卖, 回测时发现,当策略夏普比率好时,随着盈利后资金容量越大,仓位会越来越小,能否通过代码实现,当资金容量大于某个量级时,票数随着增加。如100万买1只,200万买2只,300万买3只。
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策略设置为隔天买,票数1只,全仓买卖, 回测时发现,当策略夏普比率好时,随着盈利后资金容量越大,仓位会越来越小,能否通过代码实现,当资金容量大于某个量级时,票数随着增加。如100万买1只,200万买2只,300万买3只。
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请教一下可视化因子研究模块的问题,如果是用户自定义特征的数据(通用,可选),要传入的数据应该用什么格式呢? 比如我要构造一个大盘相对收益率的因子,传入做因子研究 怎么传入?
8月19日Meetup模板:
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关于FAMA三因子,R_M-R_f,SMB,HML这些因子是相应投资组合的收益率吗?对于任何一个被解释变量,作为解释变量的这些因子值都是一样的吗?
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DNN和CNN正则化参数是否可以只调L2的kernal_regularizer参数,其他参数是否需要调整? 是否从0.0001开始调,往大还是往小调?
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能否stockranker选期货的模板,十几个随机品种,周期一小时1bar。
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能不能给个遗传算法的模版学习一下?
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有哪些合理的大盘风控方案?
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如何从ndcg图上去寻找策略的优化方向?什么样的ndcg曲线是最有效的?
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如何获取策略模拟资金曲线信息 ,再反向输出集成策略?
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**徐
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industry_CN_STOCK_A这个表里有概念板块的字段,如何根据概念的最近涨幅来做热点概念追踪的策略呢?
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transformer等深度学习中序列窗口滚动模块具体的功能是什么,为什么要把数据做这个处理,能否用numpy的源码写一个函数?
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深度学习模型对true, false这类数据应该做什么样的预处理,对出现inf的数据该做什么处理?深度学习对股票数据以及labe一般该做什么样的预处理,顺序如何?
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Q2:实盘中有没有办法根据策略的前期表现,在不同的策略间切换实施
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请教一下除了特征贡献度之外,如何判断一个因子失效 或者这个因子对于模型的贡献度为零可以替换的?
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如何指定数据源为沪深300、中证500、中证800、中证1000或创业板指数成分股,平台能提供较为方便的直接引用的数据库或者示例模板?
info = DataSource("basic_info_index_CN_STOCK_A").read()
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备注:本策略含有未开放的数据,故克隆之后无法运行。
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如何根据夏普比率变化或收益曲线斜率动态调整策略仓位?
在长时间运行一些策略后发现,策略某段时间效果不好,但过段时间又起来了,以前按照每个策略的夏普比率大小,对多个策略进行动态仓位分配,发现很滞后,效果不好。能否按照每个策略夏普比率的变化率或者收益曲线的斜率,来给多个策略
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如何使用calmar比率进行标注?使用calmar比率作为另类标签,可以使ai训练获得提升吗?
[https://www.bilibili.com/video/BV1f3411N7v9?spm_id_from=333.999.0.0](https://www.bilib
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