AiStudio 2.0.0的

我收到了一个弹窗消息,告知AiStudio 2.0.0的

DataSource

服务将在2025年2月8日停止。因此,我需要将数据接口更改为

DAI

,或者将策略迁移到AiStudio 3.0.0。


谁能帮忙

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国金QMT实盘教程

本篇主要讲述如何获取BigQuant平台模拟交易信号,并将信号通过本地原生Python API (xtquant)将每日交易信号提交到国金QMT终端,进行实盘交易。

(还没有国金账号? 开户链接)

1.

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国金证券开户及权限开通

国金证券简介

国金证券股份有限公司,1990年12月成立,335亿元市值,超5000人公司员工人数,8家分公司、75家证券营业部、分布全国24个省市,经营范围包括证券经纪、证券自营、承销与保荐、资产管理投资咨询、财务顾问业务等。(数据日期:2024年4季度)

国金证券开通账户

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【平台使用】实盘交易中 handle_tick 函数的使用及代码示例

请问实盘的时候是否需要把handle_tick(context, data)放在while循环中

提交模拟交易时,程序运行一下就结束了。是否应该写一个while(1),然后把handle_tick函数放在while(1)中?请问有实盘的策略代码示例吗?

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万和证券开户及权限申请

万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问等各类业务资格的综合类券商。

万和证券开户

  1. 扫码开通万和证券账号(通过此开通的账号方可

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耍单票策略——一字涨停取消卖出

前言

在上一个教程中,我们讲解了如何开发一个AI StockRanker耍单票策略,今天我们在这个策略上做一个细节的调整:一字涨停取消卖出。本文的目的是做成一个教程示例,让大家了解如何在回测引擎里通过日期索引得到当天的因子值。

正文

因为持仓里的票如果是一字涨停,那么继续拿住也说得

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转债凸性的量化表达(gamma)-天风证券20241224

简介

转债凸性的理论逻辑虽然和衍生品 greek 中的 gamma 类似,但实际操作 思路上更类似于债券的凸性。这主要是因为转债在目前的 A 股市场中的主 流投资策略是持有买入,而非 delta 对冲套利。

基于此,凸性对转债来说是“好属性”:当正股上行,凸性会放大转债 delta 收益

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基金抱团加强,量化选股策略超额明显-光大证券20250105

要点

市场情绪追踪:上涨家数占比指标最近一个月高位震荡,上涨家数占比达 70%以上,市场情绪较高。从动量情绪指标走势来看,近一月快线、慢线均向上,快线处于慢线上方,预计在未来一段时间内将维持看多观点。从均线情绪指标来看,短期内沪深 300 指数处于情绪景气区间。\n基金分离度跟踪:截至 20

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BigTrader - 回测与交易引擎

什么是BigTrader

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。

在量化研究的过程中,量化研究员(宽客)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。

主要功能: 量化策略编写、回测分析、仿真模拟

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【代码报错】PapermillExecutionError

策略代码运行时正常,但是提交模拟交易后就报下面的错

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=25

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使用M.tune写一个滚动训练

前言

为了进一步加深对M.tune的使用理解,这里我给大家写一篇M.tune的实际应用。我们可以使用它来调参,当然也可以用它来做滚动训练,值得注意的是,M.tune只能调节模块的参数:

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=9edd75fa-

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基于分层多尺度的高斯Transformer

原标题:Hierarchical Multi-Scale Gaussian Transformer for Stock Movement Prediction

时间:2020年

作者:

摘要

由于金融市场的不确定性,预测股票等金融证券的价格走势是一项重要而具有挑战性的任务。本文

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基金研究:基金风格择时能力可持续性的探究 天风证券_20180206

摘要

研究风格择时能力的意义在经历了2016年底的风格转换之后,投资者越来越关注基金选择风格的能力。本文就股票仓位较高的两种基金——普通股票型和混合偏股型,讨论哪些基金和基金经理有选择风格的能力,以及这种能力是否有持续性。

通过比较业绩排名的方法研究基金经理风格选择能力以市值为例,对股票市

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DeepAlpha短周期因子系列研究之: 自定义损失函数

本文目的在于给出自定义损失函数示例代码, 便于读者魔改. 基于BigQuant平台, 探索了使用不同损失函数对DeepAlpha-DNN模型优化的效果. 本文的基准模型为MSE优化的DeepAlpha-DNN模型, 进一步使用MAE、Pseudo-Huber以及负IC损失函数和有序回归损失函数. 最

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DeepAlpha短周期因子系列研究之:XGBoost 在量化选股中的应用

一、引言

DeepAlpha系列报告旨在从基础量价数据中,借鉴深度学习模型,应用于量化投资领域。学习模型包括:全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet,同时报告将引入自然语义识别NLP领域近年热门算法如B

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