优秀策略分享——数据标准化策略
影响策略效果的因子有很多,每个人所选择的因子也各有不同,选取因子后,如何分析数据,找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分,本文介绍,如何简化数据分析的工作:数据标准化处理
举例说明:
当天收益因子:5000支票,可能会有1000+个不同的值,如:1
由bqpguj9o创建,最终由bqpguj9o更新于
影响策略效果的因子有很多,每个人所选择的因子也各有不同,选取因子后,如何分析数据,找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分,本文介绍,如何简化数据分析的工作:数据标准化处理
举例说明:
当天收益因子:5000支票,可能会有1000+个不同的值,如:1
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你是否被以下问题困扰过:
你跟随策略时,是否出现涨停票破板未卖出,导致收益大幅缩水情况?
你跟随策略时,是否出现股票快跌停无法及时卖出,导致未出手,第二天再吃跌停情况?
你跟随策略时,是否出现开盘买入,但买入后就立即下跌情况?
你跟随策略时,是否出现策略提示尾盘出手,但你想在盘中有合
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stacktrace看不出我代码逻辑哪里有问题,看起来是bq平台相关的
,并申请实盘、绑定实盘资金账号。
2.设置对应实盘资金账号的实盘策略,创建计划交易信号(实盘申请通过后:用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略)。
3.创建实盘访问凭证,获取对应访问凭证的密
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**策略目标:选取未来有较高稳定长期增长可能的股票,进行定期轮动,期望捕捉稳定增长,控制最大回撤。选择营业成本低、运营高效,且营业收入持续增长、发展态势良好的公司;同时要求资产负债率合理,确保财务稳健、风险可控;再结合低估值指标,挖掘被市场低估、具有价值潜力的股
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直播回放:[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l0508+2025-05/courseware/100259a77ce24e788e9f3a4ec26501ca/4fb95fe2f5a642f3ab6a86
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从常规思路分析,高收益策略需要,抓近期热门策略,波动大,才有机会产生高收益,但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效,所以,在选定近期热门票的基础上,需要在不同的市场行情下,选用不同的选股逻辑去应对。
步骤:
一、定义表达市场情绪方面的因子,如:
#当天涨停数比例
grou
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回测成功的策略提交模拟,运行之后出现下面三个问题:
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主力资金流向策略以捕捉市场资金动态和短期趋势为核心,在量化交易中展现出独特的实战价值。从逻辑层面来看,主力资金作为市场中的 “聪明钱”,其流向往往反映了机构投资者对股票的价值判断与预期。当主力资金持续流入某只股票时,通常意味着企业基本面得到认可、潜在利好预期或存在价值低
由bq9e696k创建,最终由small_q更新于
历史数据向前取的天数取值不同,比如100/200/500/600时,策略的收益都不一样?这是什么原因?\n这个参数到底有什么影响,比如下面策略,我只是算一下250天中涨停的天数,实际上都没有用到天数,但是历史数据向前取的天数取值不同,策略的收益却不同,
当我注释掉计算涨停天数的代码,就不会影响到策
由bql6ik9f创建,最终由bql6ik9f更新于
{{pro}}
[https://bigquant.com/codesharev3/f4b9edbc-8360-412f-9600-ec8722281a20](https://bigquant.com/codesharev3/f4b9edbc-8360-412f-9600-ec8722
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在风云变幻的投资领域,贵金属黄金市场一直备受瞩目。近期,黄金等贵金属报价API,价格走势犹如过山车,引发投资者高度关注。据 iTick 数据显示,截至 2025 年 5 月 6 日 15:30,黄金 T+D 价格为 792.97 元 / 克,较之前交易日涨跌额达 11.57 元,涨跌幅为 1.48%
由bq3b8uvh创建,最终由bq3b8uvh更新于
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直接复制的策略,但是跑出来还是nan
[https://bigquant.com/codesharev3/b72507a1-561c-4137-b
由yzc18811006016创建,最终由hxgre更新于
下面代码获取某只股票(300676.SZ,或者是其他任意股票),运行得到结果都是nan。
是我的代码有问题,还是数据库没有均线数据?
########获取股票20日均线价格####################
import dai
import pandas as p
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特别注意:本策略在编写和优化时基于当时的未更新的财务因子字段,目前该数据和字段经过了更新和错误修正。故目前利用本策略的代码尽管可以运行,但回测结果与文中的差异很大,效果大不如从前,以目前的数据回测结果为准,深表歉意。但本文介绍的策略编写思路和参数优化过程仍然值得学习,读者可以参考该思路进行策略编写。
由bqy53ve0创建,最终由lainnoir更新于
大模型驱动流程自动化,揭秘行业因子挖掘智能体系统!由大模型驱动的革命性工具,重新定义量化研究的效率边界!
🌟 三大核心突破:\n✅ 算子文件库 - 20+底层函数自由组合\n✅ 动态评估体系 - 实时计算IC/IR/SHARP比率\n✅ 智能提示工程 - 自然语言一键生
由small_q创建,最终由small_q更新于
pandasql这个包挺好用的,可以用SQL分析操作DataFrame,但没有预装。尝试在AIStudio里用安装,成功安装了,但不知道为什么还是无法import
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=383458ac-a703-48b6-bbfb-826c
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希望可以在画布中对使用的模块进行rename,这样之后自己回看策略时可以一目了然。
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大体的策略时是根据大盘指数和行业概念指数之间的beta关系 筛选出高beta的行业概念板块 再从这些板块挑选业绩量化 量价配合的个股进行组合 就这样简单的两个功能联动这破玩意写了一堆不知道啥破布出来 根据FIBO和一些高等金融数学的概率统计来计算 当前指数处于支撑位和压力位之间的百分位来分配仓位 就
由bq00jar9创建,最终由bqn737zt更新于
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由small_q创建,最终由small_q更新于
1.市场观察和机会发现
许多投资者热衷追逐热门概念,像曾火爆的新能源汽车概念,行业利好时股价飙升,吸引大量资金买入。但市场多变,热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略,每日调仓,初期有涨幅,随后收益震荡下行,到2024年9月收益低至-50%左右,最大回撤超55%。
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