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
。移动平均线是个什么
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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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BigQuant 导航
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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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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。
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
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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==
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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。
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。
BigQuant平台回测主要使用bigtrader中in
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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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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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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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DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台
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