https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=63844

需要策略源码进行量化开发交流的

Overview

说到量化投资和研究，很多人有一个基本认知，就是通过数据观察和分析，提出假设，然后通过回测来验证假设。通过验证之后，再上实盘验证。当然，其中有一些深入的细节。比如回测可以是样本内+样本外。这里有篇学术论文，其中一个观点就是大部分人跑的回测都没什么意义。论文的作者是前AQR的机

2017年初，我们开发了RSRS指标与择时模型用以预测宽基指数的未来涨跌方向。本文回顾与总结了RSRS择时模型样本外跟踪的近3年时间里在不同指数上的择时表现与暴露出来的不足之处，并通过对指标算法进行优化尝试改进RSRS指标及其择时策略。

样本外RSRS择时策略整体表现较好

RSRS择时策

摘要

另类标签和集成学习有助于提升人工智能选股模型的超额收

对于量化选股模型来说，另类标签指有别于收益率的标签，也可视为一种“另类数据”。本文通过设置多种测试情形，对比了另类标签(信息比率和Calmar比率)与传统收益率标签在构建人工智能选股模型的优劣。相比收益率标签，另类标签在全

导语

当用户训练出具有一定意义的深度学习模型的时候，把训练得到的模型固化到本地可以方便以后的调用，关于如何固化深度学习模型，请移步这里，一般来说，固化深度学习模型是为了节省下一

导语

当用户训练出具有一定意义的深度学习模型的时候，把训练得到的模型固化到本地可以方便以后的调用，关于如何固化深度学习模型，请移步这里，一般来说，固化深度学习模型是为了节省下一

![{w:100}](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/eY68OjJvXODRpNM7qpKL5gCEaSnHhibic8qOctF3ibqIkd2vn0ONklQbicQ3sSlicmq4GiaBaTVRXZJVwg0IlfBl3cTA/640?wx_fmt=jp

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寻加密货币量化策略开发人员，一同组建策略开发工作室，CD地区，有意者可加V。小白勿扰……

https://bigquant.com/experimentshare/28a454b6532144eb819a78efae160768

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问题

超参搜索求评分最大值问题

请问超参搜索后，如何写代码求搜索出的评分score最大值及所在的寻优参数？

问题

问题描述

LN模块运行报错问题

LN模块运行报错，请问如何修改？ has arguments in __init__ and therefore must override get_config

问题策略

[https://bigquant.com/ex

问题

• m12模块标准化Label列不起作用

• 请问如何在条件过滤后，再将Label列标准化？如何修改？

  https://bigquant.com/experimentshare/6577b5d61c9048d6afa28a2bd2a6f404

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问题

<InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [1024,1,2,1] vs. [1024,1]>

第二个卷积层m2 conv2D能否降维，为什么报错差2个维度？1024这个数如何计算出来的

[https://bigquant.c

问题

之前可正常运行的策略，现在运行报错，请帮看一下如何修改

[https://bigquant.com/experimentshare/af484ee0a0fc4249885ec31bd8c8f659](https://bigquant.com/experimentshare/af484

中信证券

量化基金跟踪与展望：另类到主流，稳固再出发

基金投资者的认知度提升、以及管理人策略迭代，量化策略基金逐渐从另类品种、发展成为财富管理市场中的主流赛道之一。对比2020年持续的“抱团”行情，2021年市场的结构性机会轮动和扩散，相对有利于量化策略表现。此外，在利率下行风险的

摘要

在水木股版上看到的一个交易系统帖子，适合初学股票投资的人，整理下来

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redir

摘要

本报告主要解决以下三个问题：

基本面层面，消费行业最重要盈利指标有哪些？

估值层面，如何定量地去确定消费行业估值高估或者低估的程度？

应用层面，如何基于盈利和估值去对消费行业做择时和选股？

ROE决定了消费行业绝对收益率、相对收益率以及估值中枢。其中，绝对收益率体现在消

金融工程：磨底阶段，下行有限

行业表现强度前五：农林牧渔,食品饮料,电子,综合,化工。强度后五：银行,通信,传媒,休闲服务,计算机。

指数估值↑：中小板指、上证50、沪深300

行业估值相对PE较低：商贸、建筑材料、地产、建筑装饰、采掘。相对PE较高：计算机、有色、国防军工、通信、食品饮料

摘要

Tsharp值[Time-varying Sharpe Ratio]由RobertF.Whitelaw (1994.1997)首次提出，其与夏普比率类似，表示单位风险的超额收益，不同的是前者的收益率与方差系通过回归方法而得，因此其呈现随时间改变的特性。Tsharp值通常与经济周期反