因子合成与组合优化
多因子模型的理论基础
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球队硬币因子：
核心思路：
股票分成球队型股票和硬币型股票，
球队型股票：当股票上涨的时候，市场往往预期会继续上涨，出现超买。进而出现回落。
硬币型股票：当股票上涨的时候，市场往往预期会下跌，出现超卖。进而出现补涨
基于此构建反转因子
具体构造：
球队型股票：
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1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）.。
“涨停倍量阴”，当日下跌，前一日涨停，当日成交量是前一日两倍，入股票池观察，再次创涨停以来的新高买入，MA5下穿MA10卖出。
2、在看完从0-1开发量化策略之后，请
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1、请用自己的话解释什么是量化投资
主观投资，其实也依赖于数据的简单量化，但往往都是浅层的直接数据为主，同时受到主观情绪影响。\n量化投资，有极强的高维度数据获取、清洗、因子计算、策略买卖逻辑，还能依赖新的AI技术提取数据更多维度的特征，从而得到更有效参考，再做出程序化买卖策略。执行力强，不易受到
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BigQuant SDK 提供 Python API 接口，帮助开发量化投资策略和使用 BigQuant：
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1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。
答：我自己主要做技术分析，一般是看MACD和布林线，再结合均线。 如果我的投资思路用量化的方式表达，那就是：
股票池：过滤（北交所，科创版，ST， 市值5亿以下和500亿以
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请教一下颜建民老师，在金叉赢家ETF策略中（https://bigquant.com/square/ai/32679ef7-5fe7-34b2-3d52-c19193c42297），
\n1.为什么DEA设置为DIF的EMA26，而不是选用经典理论中的EMA9
\n2.代码中有两处round(2
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请学习 魔改经典量化策略课程
作业：
魔改经典策略，加入一个指标。\n进行超参
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你是否经历过这样的场景：在A股市场，当天上午满怀信心地买入一只股票，下午却眼看它风云突变，股价一路下跌，而你心急如焚，却只能被交易规则牢牢锁住，无法立即卖出止损，必须苦等到第二天开盘？这个让无数投资者“慢人一步”的规则，正是A股市场的核心交易制度——T+
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本文介绍平台的因子使用教程利用布林带因子为例子
因子分析原理：
因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。
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20210624的Meetup直播策略案例：
[https://bigquant.com/experimentshare/ed4764a8a2314233b6e53238b55e5732](https://bigquant.com/experimentshare/ed4764a8a2314233b
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20210624 Meetup策略模板
[https://bigquant.com/codesharev2/b67ebb2c-6812-44be-9dd9-0b06b3d3dfe2](https://bigquant.com/codesharev2/b67ebb2c-6812-44be-9dd9-
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MeetUP直播答疑 时间：6月6日（周四）19:00 视频回放地址：[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS06+2024-06/courseware/2e1e6d1826f944c2b
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8月19日Meetup策略模板：
[https://bigquant.com/codesharev2/44350f73-6992-4f03-ab1e-59a62936fbdd](https://bigquant.com/codesharev2/44350f73-6992-4f03-ab1e-59a
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82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答
问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？
回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动
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| 新版数据平台 | 旧版数据平台 |
|---|---|
| 使用SQL读取数据\n数据读取速度快 | 使用DataSource读取数据\n数据读取速度慢 |
| 查询表与字段在首页→数据平台\n这当中的表名与字段名千万别放在Da |
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视频回放：[点击查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS0517+2024-05/courseware/1807b379926547e7a9e78b794329f260/754ffca17883405a86e7d7765
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