BigCharts - 量化数据可视化探索和分析
BigCharts 介绍
BigCharts是专业的金融市场和量化投资数据可视化探索与分析工具,致力于为用户提供高效、易用、可定制的数据可视化解决方案,提升用户在数据探索、分析和决策过程中的效率与准确性,成为量化投资者和金融分析师的得力助手。
快速入门
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BigCharts是专业的金融市场和量化投资数据可视化探索与分析工具,致力于为用户提供高效、易用、可定制的数据可视化解决方案,提升用户在数据探索、分析和决策过程中的效率与准确性,成为量化投资者和金融分析师的得力助手。
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在上一个教程中,我们讲解了如何开发一个AI StockRanker耍单票策略,今天我们在这个策略上做一个细节的调整:一字涨停取消卖出。本文的目的是做成一个教程示例,让大家了解如何在回测引擎里通过日期索引得到当天的因子值。
因为持仓里的票如果是一字涨停,那么继续拿住也说得
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模拟交易功能是BigQuant特有的量化服务,可以根据用户的策略每日为用户通过手机,email等途径推送信号。
在进行模拟交易信号接收之前需要确保以下几点。
1.账户更新余额充足(如更新数据需要大于1C的资源)
2.已经有一个成功回测的策略。
具体模拟交易提交步骤如下
1.完
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DataSource是bigmodule原生支持的一种泛用数据类型,在底层实现了许多优化机制,以确保数据准确、安全、便捷地传输和使用是。
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DataSource相关的方法和属性,定义在库 dai 中,通过以下代
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可转债全称为可转换债券,指债券持有人可按照发行时约定的价格将债券转换成公司的普通股票的债券,如果债券持有人不
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菲阿里四价指的是:昨日高点、昨日低点、昨天收盘、今天开盘四个价格。 菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨,昨日低点为下轨。当价格突破上轨时,买入开仓;当价格突破下轨时,卖出开仓。
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本策略通过选择多维度的因子,使用AI算法来预测股票的未来表现并进行排序。这里使用算法StockRanker,BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法,专门用于量化选股排序学习,通过在多个因子/特征的数据上训练,旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。
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我们先来看一个策略回测曲线,年化12.4%,最大回撤18个点,交易不是特别频繁,但总体是一个正收益系统的策略
这就是一个配对
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本策略为买入指定股票并持有的简单实现。
的加工、清洗和存储作为独立任务,模拟交易策略依赖数据因子任务的成功执行,进而触发模拟交易任务的运行;
情况二:数据(因子)的加工、清洗和存储与模拟交易策略任务置于同一个任务中,只不过从代码逻辑来讲先执行数据(因子)的入库保存,再
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如果当天涨停了,尾盘不想卖出,可以取消前日产生的卖单。具体方法是在回测模块的盘前处理函数中加入当天涨停的判断,如果是涨停就取消订单
第一步: 我们通过增加一个输入特征和数据抽取模块获取每日股票的收盘涨跌停状态price_limit_status和名称字段name,然
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M.tune 是 301 滚动训练的底层核心
tune.ipynb\n 的投资理念可以用“价值投资”的核心思想来概括。布兰德强调寻找被低估的股票,并注重市盈率(PE)、市净率(PB)等财务指标的合理性,以确保投资的安全边际。本选股策略注重选择市盈率和市净率低于市场平均水平的股票,同时考虑如股息收
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字符串用单引号(')来包围,而列名通常不需要引号。如果列名中包含特殊字符(例如空格、连字符、其他符号等),您需要使用双引号(")来引用列名。如下:
%%sql
select date, instrument, close/open as "con
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