Alpha系列——组合优化概述
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很多使用平台的朋友都希望建立更加细化的AI可视化流程,下图是平台默认生成的AI可视化流程
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现在可以使用港股数据进行回测研究了,下面是示例代码。和A股模板策略相比,改了如下几处: 1.获取股票列表,需要指定港股市场, D.instruments(start_date, split_date,market=‘HK_STOCK’) 2.回测时指定benchmark为恒生指数HSI.HKEX
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相信大家已经很熟悉平台的表达式引擎功能了,在创建因子的过程中我们经常会遇到需要批量生成因子比如close_0,close_1,close_2...close_20,又或者因子本身有很多重复的项只是参数不同,例如生成一个规则循环因子close_0turn_0 + close_1tur
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由于深度学习中牵扯到Dropout和随机种子等多处随机项,因此如果无法固化模型,当缓存丢失后会模拟交易/回测会触发重新训练,导致模型变化,本帖介绍固化已有的模型的步骤。
好的策略应该经过多次训练查看模型的回测效果稳定性,如
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BigQuant独特的可视化、模块化画布拖拽为广大宽粉们提供更便捷、更舒适的策略开发体验,可以实现:
下面,进入可视化工作区的学习,训练你的个人AI助手! 一、可视化功
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2021年3月11日Meetup做空策略模版:
[https://bigquant.com/experimentshare/dc9aaa2f48cb4e8fa45c000b7598de3b](https://bigquant.com/experimentshare/dc9aaa2f48cb4e8f
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导语:开发好一个策略且回测收益、风险都达到目标,下一步该做什么呢?本文将详细介绍怎么将开发好的策略通过模拟交易推送每日交易信号。
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导语:股神巴菲特坦然其投资理念非常简单——价值投资,专买具有安全边际处于价值“洼地”的股票。在股票市场上,一般以市盈率指标来衡量股票的价值,市盈率相对较低的话,股票更具有投资价值。 本文介绍了市盈率以及相关的金融市场信息。
[https://i.bigquant.com/user/
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《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里
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开发好一个策略且回测收益、风险都达到目标,下一步该做什么呢?本文将详细介绍怎么将开发好的策略通过模拟交易推送每日交易信号。
第一步:开发出好策略后,在开发界面右上角点击 开始交易。
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BigQuant平台的因子库上有许多因子,但是如果想计算一些个性化的自定义的因子,比如相对大盘的收益率等因子应该怎么构造呢?本文将通过几个示例进行展示。
自定义因子的方式很灵活,为大家介绍几种常用的自定义因子构建方式。
第一步:通过DataS
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作者:bigquant
阅读时间:5分钟
本文由BigQuant宽客学院推出,难度标签:☆☆☆
本文目的是介绍如何使用bigexpr表达式对WorldQuant公开的101个alpha进行因子构建,并进行因子测试。
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导语:当我们策略回测完成时,系统会输出包含各种指标的收益曲线图,但可能因我们对这些指标的释义和内容不太熟悉,导致无法准群判断策略好坏,本文从回测各指标概念入手,希望可以帮助大家更好地理解策略回测结果。
当我们完成一个策略回测时,会得到如下图形,包含 收益概况 、 交易详情 、
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print('test')
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\n 20世纪60年代,经济学家提出了CAPM模型,将投资的收益分为市场收益β和主动收益α。在随后近半个世纪中,投资者逐步认识到,除市场β外,股票的收益来源还可以被其他多个因子所解释。
2005年,Smart Beta投资理念被明确提出,专注于捕
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