【新版3.0环境策略分享】
AIStudio 3环境策略源码分享,可包含数据表的生成源码
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企业信用评估是投资决策中的重要环节,帮助投资者识别和评估潜在的违约风险,这对于保护投资者的本金和收益至关重要。通过对企业的财务状况、经营状况、管理能力等多方面因素的综合分析,投资者可以更准确地判断企业的信用状况和偿债能力。信用评级提供了一个衡量企业信用风险的有效工具,有助于投资者
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import dai
import pandas as pd
sql = f"""
select date , instrument ,sw2021_level2 , m_avg(turn,40) as turn_40avg , m_nanstd(daily_r
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**日内动量介绍Gao L等学者在Market intraday momentum中提到了指数日内涨跌幅的一个有趣现象,即开盘半个小时的涨跌幅可预测收盘半小时的涨跌幅,这一规律在标普500、道琼斯指数,罗素2000等指数均成立。作者给出了两点可能的解释1、基金再平衡的需求2、信息反应不
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目前只知道固定的止盈代码如下。
#----------------------------------------止盈模块START----------------------------------------#
# 对于持仓中的每一只股票来说
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本文旨在复现方正证券的金融工程类研报,通过构建高频因子让大家学习股票分钟数据的使用。原始研报贴在文章的最后附录部分。
在股票市场中,成交量的边际变化隐含着非常重要的信息,特别是在技术分析领域,成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反应了成交量的变化对于股票
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请教一下哪个窗口函数能实现判断某列的值在时间上是单调上升或下降的,我想实现比如收盘价/成交量,连续n天单调上升或下降
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我构建SKDJ指标,在输入特征模块输入下面的表达式
m_min(low,35) as _LOWV
m_max(high,35) AS _HIGHV
ta_ema((close-_lowv)/(_highv-_lowv)*100,5) as _rsv
ta_ema(_rsv,5) as K
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import dai
dai.query(""" select instrument,date,daily_return,close,
cumsum(close) over(partition by instrument order by date ro
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DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台
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我很想尝试新推出的分钟级别的回测,但是怎么写都报错,希望能给我一个策略例子,当持仓股票盘中冲高5%回落1个点卖出以及亏损3%卖出就行,我就想看看这个分钟回测是怎么运作的,日级别出信号,回测时候如何安装约定的分钟条件进行细化买卖的,非常感谢,写了好久也写不出来。
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为什么同一个股票池,运行中性化函数,每次运行结果都不一样?我有下面的需求:今天有20个股票,我选了因子最大的5个买,明天又增加了20个股票,再次计算取因子最大的五个,昨天买的不在这五个里的卖了,然后买入剩余的。逻辑就是新增的这些票的因子是否比昨天已经买的要大,如果大的话那我就要换入,那如果中性化结果
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import dai
dai.query("""select a.instrument,a.date,shift,report_date
from cn_stock_financial_lf_shift a join cn_stock_pref
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![](/wiki/api/attachments.redirect?id=71c0411d-d4dc-4d21-b10c-8acc31808
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低风险策略的系统介绍参考文档:[14
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你们好像是用了 nuitka 把 python 转成 c++
但这导致我在你们代码中,设置一个断点。然后调试单元格会报错。
下面是一个你们的均线的模版策略,
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=6a162d3c-0e5c-4f79-b33d
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净利润同比增长选股策略旨在通过筛选那些净利润同比增长显著的公司,挖掘潜在的投资机会。该策略核心在于选择那些净利润增长率高的公司,以捕捉其盈利增长潜力,同时确保这些公司具备稳健的财务状况,如资本充足率和流动比率良好。此外,还关注这些公司股价的上涨趋势和成交量稳定,以及它们所处行业的增
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两步:1)检查原始数据 2)检查计算加工逻辑
测试数据的覆盖度、准确性。
参考研究报告:
着重推荐第一篇:《国盛证券多因子系列之八:日间量价模型研究》
![](
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行业轮动策略是一种量化交易策略,旨在通过在不同行业之间进行资金分配,捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出,经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业,因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整,那会取得还不错的投资效果。
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