股指期货中证1000分钟策略研究(part 1)

股指期货分钟预测

  • 先研究中证1000:流动性和波动
  • 基于分钟数据、tick数据研究(旗舰版数据)
  • 时间周期:1/2/5/10/20/30分钟
  • 肥尾问题

研究代码

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【策略构建】历史数据向前取的天数的问题

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

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埃及和金砖国家双边贸易的决定因素:使用传统计量经济学和机器学习算法的引力模型

摘要

文章首先介绍了国际贸易的基本概念,包括进口和出口的定义,以及国际贸易的起源和重要性。文章提到,由于各国资源分配不均,国际贸易成为满足国内需求的重要手段。文章还回顾了国际贸易理论的发展,从亚当·斯密的绝对优势理论、大卫·李嘉图的比较优势理论,到赫克歇尔-俄林模型和克鲁格曼的新贸易理论。这

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Fama-French 五因子模型

引言

资本资产定价模型(CAPM)长时间以来是资产定价的第一范式,它在一系列假设基础上认为资产的期望收益率由无风险利率和其承担的风险溢价所决定。但是,自20世纪70年代以来,学者们逐渐发现按照某种风格交易股票能够战胜市场,比如:Basu(1977)发现的盈利市值比(EP)效应和Banz(19

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数据预处理方法(标准化、规范化、二值化等)

预处理数据

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际上,对数据进行适当处理后,很多算法能够发挥最佳效果。然而面对各种各样的数据,很多时候我们不知道怎么样才能针对性进行处理。本文介绍了Python下的机器学习工具scikit-learn。其中,“sklearn.preprocessi

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宽度、弹性、深度、集中度:常见高频因子及指标逻辑

指标类型 指标名称 指标逻辑
宽度 盘口价差 使用日内tick级别数据计算买一价与卖一价的价差再除以买一价和卖一价的算数平均值。其基本逻辑是买一卖一的价差越大,其市场宽度越大,流动性越差,和流动性为负相关;将该指标的日内高频值取标准差

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手把手带你编写miniQMT实盘量化执行程序(1) | 完整源码结构篇

大家好,我是策略老李。作为《手把手编写miniQMT实盘量化执行程序》的开篇之作,给大家带来了整个实盘量化执行程序的完整版代码列表,老李在这里向各位读者保证,每一个关注了公众号的同学,无需修改任何内容即可正确运行与老李实盘一模一样的实盘量化执行程序,无任何套路,无需任何打赏。对代码内容有任何

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如何通过分析因子分析策略的风格


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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高收益策略编写心得及源码分享

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

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用LLM大模型挖掘股票行业行研思路



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黄金量化投资:高频实时的贵金属API

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%

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LLM大模型赋能因子挖掘

一、直播介绍

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

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【平台使用】使用pip安装了包但还是无法import

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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这智能体也太拉了 让它根据主流的大盘指数的支持和压力计算也做不好

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

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日内高频策略的自动化交易

💎想抓住秒级市场机会?\n💎想告别情绪化交易实现全自动盈利?

本次直播带你解锁日内高频策略的实战步骤!


👉点击此处[查看视频回放](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+lv0430+2025-04/coursewa

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【平台使用】请教交易模块的使用

请教下面这个函数,是只在指定的调仓日(例如每个季度的第一天)才会调用这个函数?还是每天都会调用这个函数?

def m5_handle_data_bigquant_run(context, data):

如果只在调仓日才会调用这个函数,那么突发事件(例如突然大跌),怎么

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用LSTM神经网络模型训练期货高频数据

高频交易经常被提起,却始终蒙着一层神秘面纱,仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手,去揭开神秘面纱的一角,并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测,抛砖引玉,希望能让对金融数据分析,量化交易,人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境

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【其他】主图交易

import jqdata

def initialize(context):

# 定义均线周期

context.ma5_period = 5

context.ma10_period = 10

context.ma3_period = 3

def handle_data(c

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