随机森林多头策略(AIStudio3.0.0)

引言

最近上传了一个新版的随机森林模块,大家可以尝试使用一下。

策略思想

因子和标签选取

![](/wiki/api/a

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102a-AI策略-代码交易

策略介绍

  • 102 中我们使用了 [仓位分配](https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-HVwrgP4J1A#h-%E4%BB%93%E4%BD%

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125-多头排列回踩买入策略

什么是均线?

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法,无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派,对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域,但由于它的通俗易用,均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线(MA)。移动平均线是个什么

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部署策略

策略

传统投资想法主要存在于人脑,并由人脑运行产生决策信号。

在量化投资中,我们把投资想法编写为策略代码,使用数据来验证和完善想法,并将最终的策略部署到计算机/服务器上运行,产生策略信号。

BigQuant提供用于策略研究开发的数据、算法、算力和平台,同时也提供策略部署和托管运行。我们先

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◆快速入门

BigQuant 开始使用

BigQuant 导航

快速创建一个量化策略

  1. 注册/登录 [BigQuant](https

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107-股息率策略

策略介绍

本策略是104选股策略(🌟104-选股策略)模板的具体应用。基本逻辑是股息率较高的公司能够持续支付较高的现金股息,这通常意味着这些公司拥有较为稳定和可预测的现金流。投资者通过持

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新版因子实现

导语

平台已经整理好新旧因子对比,可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

老版因子 新版因子 字段描述
adjust_factor_* 当期值: adjust_factor\n滞后值: m_lag(adj

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IContext API 文档

IContext API 文档

IContext 接口类定义了 BigQuant AI 量化平台回测与交易引擎 bigtrader 策略 context 的抽象方法。StrategyContext 会继承 IContext,并实现具体的回测/实盘环境下的 context。 用

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202-本地文件上传

介绍

  • 本地上传csv文件并读取
  • 和其他数据联合使用

实现

dai处理文件

  • 生成一个csv文件作为测试,包括日期、股票代码、当日涨跌幅。
  • 使用dai直接操作csv,如果是本地csv文件则直接拖拽至资源管理器。

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国金证券开户及权限开通

国金证券简介

国金证券股份有限公司,1990年12月成立,335亿元市值,超5000人公司员工人数,8家分公司、75家证券营业部、分布全国24个省市,经营范围包括证券经纪、证券自营、承销与保荐、资产管理投资咨询、财务顾问业务等。(数据日期:2024年4季度)

国金证券开通账户

==

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151-基本面交易策略(Fundamental Trading)

基本面分析简介

我们先来看一个量化交易策略在本平台的回测曲线和回测数据,该策略在三年期的年化收益率是24.84%,最大回撤为42个点(在2024年初出现严重回撤)。总体来说,这个策略总体是一个正收益系统的策略,但在某些时间阶段出现了大幅波动甚至严重回撤现象。

![](/wiki/api/

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111-羊驼策略

策略介绍

  • 美国《旧金山纪事报》曾做过大猩猩选股实验,让大猩猩独写有股票代码的纸板投标,投中一个代码就意味着选中一只股票,用此方法让大猩猩挑选出5只股票。然后,用大猩猩挑选的股票组合与《华尔街日报》8位知名分析师精心计算分析挑选的5只股票相比较,在持有一段时间之后,大猩猩随机抽取购买的股票

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数据标签用法说明

一、定义

在量化投资领域,数据是任何代码的底层架构,模型训练、策略运行都依赖于对应的数据。BigQuant 平台的模拟交易每天会基于策略所需的数据运行策略代码,最终产生下一个交易日的买卖信息。这种工作方式需要保证模拟交易运行前,其依赖的数据需要准备好。如果数据没有准备好会导致当日模拟交易运行结

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137-配对交易策略(Pairs Trading)

绩效截图

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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137-配对交易策略(Pairs Trading)

绩效截图

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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137-配对交易策略(Pairs Trading)

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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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AI StockRanker耍单票策略

导语

在之前的版本里,很多用户喜欢开发每日换仓、仓位集中度高的AI StockRanker策略,无需编写sql代码,因此本教程给出这样的一个策略实现,方便用户在此基础上根据自己需求调整策略。

本策略绩效

本策略年化收益74%,夏普比率2.5,最大回撤不到-8.5%,整体绩效不错

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🌟102-第一个AI策略

策略介绍

本策略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。

策略思想

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开发量化策略快速教程

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。

在量化研究的过程中,量化研究员(宽客)需要在历史数据里回放模拟,验证策略效果,这就是BigTrader交易引擎的应用场景。

首先,构建简单但能运行的策略

BigQuant平台回测主要使用bigtrader中in

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106a-新国九条改良版微盘策略

策略介绍

本策略是根据新国九条进行改良的新版微盘策略从而更好筛选需要的股票。

自从2024年新国九条出来后,小市值策略逐渐失效,部分小票退市概率变大,我们先看看国九条中关于股票ST的内容:

可能影响股票被ST或退市的关键因子,这些因子可以作为投资者避免潜在风险的参考:

1、分红情况:如

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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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【旗舰版】使用本地VSCode连接到 AIStudio

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio,在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意:本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

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DAI SQL 函数列表

操作符

函数名称 描述 例子
+ 加法 1 + 2 = 3; '2023-1-1'::DATE + INTERVAL 1 MONTH = '2023-2-1'::DATE
- 减法 `1 -

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数据平台/DAI

什么是DAI

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

  • 使用简单:通过统一接口访问BigQuant各类数据
  • 数据丰富:提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 ([数据字典](https://bigquant.com/data/ho

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