金融工程主题报告：北向资金交易能力一定强吗-安信证券-20200624 (副本)
摘要
外资开放大背景下，北向配臵资金长期稳定流入且日内成交活跃，日频资金流中枢不断抬升，波动率加速放大：目前北上资金持股市值占A股流通市值约3%，日成交占A股总成交比例11%左右，资金成交十分活跃；17年以来每日资金流入均值11.76亿元，且均值和波动率中枢不断抬升。
**择时方面：北向资
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外资开放大背景下，北向配臵资金长期稳定流入且日内成交活跃，日频资金流中枢不断抬升，波动率加速放大：目前北上资金持股市值占A股流通市值约3%，日成交占A股总成交比例11%左右，资金成交十分活跃；17年以来每日资金流入均值11.76亿元，且均值和波动率中枢不断抬升。
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以下为平台优秀开发者持续分享的策略思路和源码，帮助每一位平台上的quant开拓思路，开发出超额收益越来越高的策略。
[Stockranker评分的另类用法](/wiki/doc/
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特征选择是人工智能选股策略的重要步骤，能够提升基学习器的预测效果
特征选择是机器学习数据预处理环节的重要步骤，核心思想是从全体特征中选择一组优质的子集作为输入训练集，从而提升模型的学习和预测效果。我们将特征选择方法应用于多因子选股，发现特征选择对逻辑回归_6m、XGBoost
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在BigQuant上做股票数据分析和可视化展示真是太方便了。只需要写两行代码，其他都是搭积木。
在交易中是否我们常常会想一个已经连续涨的股票（比如3天），继续上涨的概率大么？（好吧，这很散户思维，只考虑了一个维度）。除了看连续上涨的股票上涨概率，我们还需要用全市场股票上涨情况做为对比（不然就很业余
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本文从网络结构和特征优化的角度改进AlphaNet，回测表现更好
华泰金工前期报告《AlphaNet：因子挖掘神经网络》(2020.6.14)提出了AlphaNet-v1模型，能以端到端的方式有效提取股票原始量价数据中的因子。然而AlphaNet-v1在2019年下半年后表现
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外资开放大背景下，北向配臵资金长期稳定流入且日内成交活跃，日频资金流中枢不断抬升，波动率加速放大：目前北上资金持股市值占A股流通市值约3%，日成交占A股总成交比例11%左右，资金成交十分活跃；17年以来每日资金流入均值11.76亿元，且均值和波动率中枢不断抬升。
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首先解释一下标题： CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）, 在图像处理方面有出色表现，不是被川普怒怼的那个新闻网站； 股票涨跌：大家都懂的，呵呵； 股票图片：既然使用CNN，那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好
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发现很少人研究抓龙头的策略，写了一个模型试试看。
感觉槽点是Label 龙头股的方法，考虑的比较天真，还需要继续改进 模型是GBT regression，Label是给龙头股打分 window内分数高的具有：涨幅高，回撤小，突破的时间早。 以此为idea 做label
还有个思路，是用概念板块的
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作者：woshisilvio
AI量化策略的训练时间影响模型的结果，导致在调试的过程中拿不准该如何思考和选择训练时间，我们从以下三个方面探讨训练时间该如何选择？
针对特定的一段回测时间作为验证集, 检验训练时间的变化是否让模型带来很大变化？
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作者：woshisilvio
AI量化策略的训练时间影响模型的结果，导致在调试的过程中拿不准该如何思考和选择训练时间，我们从以下三个方面探讨训练时间该如何选择？
针对特定的一段回测时间作为验证集, 检验训练时间的变化是否让模型带来很大变化？
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作者：woshisilvio
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谁有兴趣想看天梯优质的策略，本人可以共享交流，有意者可以加V：qwrs2538交流(备注大宽策略)
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