• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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**策略

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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**策略源码

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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**策略

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 机器学习：KNN算法

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=aa129740-493a-4361-871d-1d099144d01

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 机器学习：8-SVM
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：弹性网络
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2e32e3a6-d013-4a47-9152-dc60940db1ef

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：索套回归
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=ee3ca159-7cf7-4c9d-8f67-95d21c2d0ff3

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：岭回归策略
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=636b6556-d556-48aa-a744-7ef08b2f129

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 线性回归：构建因子+单因子策略回测
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=35fe3907-24a2-4771-888f-5919

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：逻辑回归策略：预测上涨概率
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=6a6ce99b-4c31-41d7-83fb-bfc

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：线性回归策略：预测上涨概率
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=b524674e-1dd7-4807-a2a1-506

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：线性回归策略：预测收益
• 策略说明：本代码以教学目的为主，请自行调参

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=7d999db6-eec5-4e3a-b613-ff21ae9ce

这一文档中我们将展示将1分钟行情降频为5分钟、10分钟、15分钟、30分钟、60分钟

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/5df10ad2-734e-41bc-83c9-0ce273f98a7e](ht

高频因子加工，本质上就是将日内的高频信息降频为日频，有些因子在降频为日频后，还要向前取移动平均，例如5日、20日

以20日移动平均为例，一个低效率的方式是，加工高频因子时，取数据就多取20天的，以一天5000只票240分钟为例，这种取数据就要取到5000 X 240 X 20 = 24,000,0

我们以加工，全天内不同时间段内的成交量占全天成交量之比，这一系列因子为例，演示加工历史数据时，表加工边存表的方式

这种方式是为了防止加工时系统崩溃后，可以从断点继续运行

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codesha

本文档，我们会总结一些典型的高频因子，加工方式为“多只票，一天”

这种因子通常是加工时有截面运算的需求，所以必须获取全市场股票的信息

提示：加工高频因子最好将资源开大，否则Kernel容易崩溃

1. 交易量截面百分比排序的方差、偏度、峰度

2. 交易量截面百分比排序方差偏度峰度的市值

本文档，我们会总结一些典型的高频因子，加工方式为“一只票，多天”

这种因子的加工时通常不需要截面运算，因此不需要获取其他股票的信息

提示：加工高频因子最好将资源开大，否则Kernel容易崩溃

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1. 全天内不同时间段内的成交量占全天成交量之比

• 时间段01：09:30-

策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/f3140995-dd6e-4875-a91e-a1bd0226f645](https://bigquant.com/codeshare/f3140995-dd6e-487

策略源码：

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/a3bea22e-68a2-4dd8-9019-c2322c73caf5](https://bigquant.com/codeshare/a3bea22e-68a2

策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/3a8cd582-e91f-4a6d-b2ce-834329993efd](https://bigquant.com/codeshare/3a8cd582-e91f-4a6

策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/61abc533-05ce-47d1-bbbf-37de5621a1f4](https://bigquant.com/codeshare/61abc533-05ce-4

策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/ee92a723-2ced-43c4-a90d-c3256a8c04a3](https://bigquant.com/codeshare/ee92a723-2ced-43c

策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/4c52e2a4-bf48-4770-8553-a859659170d2](https://bigquant.com/codeshare/4c52e2a4-bf48-477