滚动训练代码报错,请老师帮忙看看
自己实在是没办法了
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BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎,主要用于策略在历史数据中回测撮合。BigTrader采用 C++ 核心实现,并提供 Python API 接口和回调函数。它为量化投资者提供了一个全面的交易解决方案,无论您是初学者还是专业投资者,都能轻松上手使用。
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这个策略的核心是通过动量效应和资产轮动实现收益,同时加入了风险控制机制降低波动,我将从基础投资原理开始为大家拆解我在设计该策略时的逻辑.
定义:资产的价格趋势具有持续性 —— 过去一段时间表现好的资产,未来一段时间往往继续表现好;过去表现
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在金融科技蓬勃发展的当下,实时股票数据对于投资者、量化交易团队以及金融科技企业而言,犹如基石一般关键。尤其是英国股票市场,其蕴含着丰富的投资机会,吸引着全球目光。获取准确且实时的英国股票数据,离不开高效的 API 支持。那么,在众多免费英国股票实时 API 获取方式中,哪一种更具优势呢?接下来,我们
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本策略主要面向A股市场,结合了价值投资,动量效应和风险控制三类因子,通过合理配置多因子进行优选股票池,最终实现中长期稳健超额收益。具体逻辑与每个核心指标/因子的原理、有效性分析如下:
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动量现象已被国内外大量实证研究证明有效:历史上涨较多的股票短中期仍
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定义:回撤是指投资组合或资产从峰值到谷底的最大亏损幅度,用来衡量投资风险。
(1)单期回撤(时点回撤)
在时间 𝑡 ,资产 𝑖 的回撤定义为:
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该策略是一个典型的事件驱动策略
事件驱动策略的典型特征是,交易信号的出现并不像每日调仓的日频策略那样连续,而是断断续续的
当满足条件后出现交易信号则交易,否则就空仓,从回测曲线也可以看出,这样的策略有很多的空仓期
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%%sql
select
date,
instrument,
open_auction_order_volume as 竞价总委托量,
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影响策略效果的因子有很多,每个人所选择的因子也各有不同,选取因子后,如何分析数据,找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分,本文介绍,如何简化数据分析的工作:数据标准化处理
举例说明:
当天收益因子:5000支票,可能会有1000+个不同的值,如:1
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你好,我修改了这个策略的代码,想只保留主板的数据,但是运行回测数据没有变化,是什么原因呢?
策略:
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