测试
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滚动训练模块上线已经有一段时间了,接下来我们会简单介绍如何使用这个模块。
为了尽量避免策略失效,我们可以定期更新训练集数据,也就是通过滚动训练的方式更新预测模型以适应最新市场行情的变化,例如:
我们希望训练一个模型,训练集数据从2016-01-01起到最新数据止,每次模
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本文是《基于AI排序算法的指数增强策略》一文的代码。欢迎大家进行克隆研究。
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本文主要收集一些策略研究常用到的一些功能帖。
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<a href="annex/附件1.docx" target="_blank">附件1</a>
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$alpha$
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很多使用平台的朋友都希望建立更加细化的AI可视化流程,下图是平台默认生成的AI可视化流程
 2.回测时指定benchmark为恒生指数HSI.HKEX
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相信大家已经很熟悉平台的表达式引擎功能了,在创建因子的过程中我们经常会遇到需要批量生成因子比如close_0,close_1,close_2...close_20,又或者因子本身有很多重复的项只是参数不同,例如生成一个规则循环因子close_0turn_0 + close_1tur
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由于深度学习中牵扯到Dropout和随机种子等多处随机项,因此如果无法固化模型,当缓存丢失后会模拟交易/回测会触发重新训练,导致模型变化,本帖介绍固化已有的模型的步骤。
好的策略应该经过多次训练查看模型的回测效果稳定性,如
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BigQuant独特的可视化、模块化画布拖拽为广大宽粉们提供更便捷、更舒适的策略开发体验,可以实现:
下面,进入可视化工作区的学习,训练你的个人AI助手! 一、可视化功
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2021年3月11日Meetup做空策略模版:
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导语:开发好一个策略且回测收益、风险都达到目标,下一步该做什么呢?本文将详细介绍怎么将开发好的策略通过模拟交易推送每日交易信号。
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导语:股神巴菲特坦然其投资理念非常简单——价值投资,专买具有安全边际处于价值“洼地”的股票。在股票市场上,一般以市盈率指标来衡量股票的价值,市盈率相对较低的话,股票更具有投资价值。 本文介绍了市盈率以及相关的金融市场信息。
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《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里
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