策略案例

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策略介绍

海龟交易法是著名的公开交易系统，1983年著名的商品投机家理查德. 丹尼斯在一个交易员培训班上推广而闻名于世，它涵盖了交易系统的各个方面。其法则覆盖了交易的各个方面，并且不给交易员留下一点主观想象决策的余地。它具备一个完整的交易系统的所有成分。这个法则以及使用这个法则的人的故事被写

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反转因子计算方法

反转因子的W式切割经过长期反复的摸索，我们找到了一个反转因子的有效切割方案，简称W式切割。具体操作步骤如下：

1. 在每个月底，对于股票s，回溯其过去N个交易日的数据（为方便处理，N取偶数）；
2. 对于股票s，逐日计算平均单笔成交金额D（D=当日成交金额/当日成交笔数

导语

特征选择是除数据之外最关键的步骤。尽管这一步非常必要，但很多指导文章中却完全忽略这一过程。

本文将展示一些很棒的特征选择方法，帮助读者在机器学习中更加如鱼得水。

特征选择是什么？实际问题中，需要什么样的特征来帮助解决建模并不总是很清晰。在这个问题上，数据总是存在各种问题，比如数据过

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算子是平台可视化研究环境进行实验开发时基本组件，也称模块。

算子简介

AI量化策略研究平台将复杂的算法和逻辑代码封装为简单易用的算子。算子支持一致的命名约定、版本控制和缓存/增量计算等功能。

下图显示 因子分析这一算子。我们可直接从左侧拖动算子到研究环境。

![

导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。

但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。这样，一是使得R

【更新2017/10/31】增加自动提交结果到challenger .ai，请查看文档后面的代码

创新工场、搜狗、今日头条联合发起一场世界级AI竞赛，BigQuant作为一家专业的机器学习平台，提供竞赛数据和AI算法，助你轻松参赛，勇夺丰厚现金大奖、斩获主办方提供的工作实习机会。

AI

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前几次的分享，我们了解了时间序列分析的基础方法以及预测方法。在使用这些方法之前，一般需要我们对原始时序做一定的处理，抽取若干特征；再者，为了更充分了解时间序列，我们也需要挖掘时间序列的特征以获得可解释的信息。那么，我们如何进行时间序列的特征工程呢？ \n

时间序列的特征工程大体上分为：**基础特

导语

BigQuant平台为大家提供了丰富的金融数据供大家免费使用，还提供了多种数据获取方法，方便大家获取，可以通过下方两个视频了解平台数据查询获取方法。

数据查询

[http://cdn.bigquant.com/community/uploads/default/origina

导语

大家好，BigQuant社区提供专业工程师问题解答服务，但因问题较多，工程师可能无法第一时间进行回复，为帮助大家在提出一些个性化疑难问题时可以快速得到回复，平台支持问答悬赏服务，参与方式如下。

什么情况下建议进行悬赏问答？

1. 策略代写；
2. 问题较为个性化；
3. 想快