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交易市场

交易市场信息

平台交易市场对应的代码后缀。 查看数据 | [使用示例](https://bigquant.com/community/searc

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交易市场

交易市场信息

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平台交易市场对应的代码后缀。查看数据 | [使用示例](https://bigquant.

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滚动训练模块简介

滚动训练模块简介

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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基于AI排序算法的指数增强策略

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。

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/cc52020e848d407f965812470818896c](https://bigquant.com/experimen

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策略研究常用功能

本文主要收集一些策略研究常用到的一些功能帖。

  • [写策略遇到报错,如何分享策略到社区,快速需求大家帮助](https://community.bigquant.com/t/%E5%86%99%E7%AD%96%E7%95%A5%E9%81%87%E5%88%B0%E6%8A%A5%E9%94%9

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专题研究

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策略案例


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<a href="annex/附件1.docx" target="_blank">附件1</a>

[https://bigquant.com/experimentshare/e8bfcee7104a4c8296f101d58ea1c0e3](https://bigquant.com/experim

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$alpha$

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AI可视化模板策略的流程细化

   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

![image|602x398](/community/uploads/default/original/2X/1/1e4dc8c43b2c9a0729cf74ed4f7b0b2f34

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港股—AI选股策略

现在可以使用港股数据进行回测研究了,下面是示例代码。和A股模板策略相比,改了如下几处: 1.获取股票列表,需要指定港股市场, D.instruments(start_date, split_date,market=‘HK_STOCK’) 2.回测时指定benchmark为恒生指数HSI.HKEX

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利用表达式引擎批量生成因子

导语

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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学院教程

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【学院教程】深度学习的模型固化

导语

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。

一、固化已有的模型的步骤

1. 调试策略

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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【学院教程】可视化工作区 BigStudio

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:

  1. 快速、简单地开发机器学习、深度学习试验
  2. 快速实现试验迭代,注重策略研究
  3. 拖动模块、连接线条实现AI策略的开发

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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【策略模版】做空策略

2021年3月11日Meetup做空策略模版:

[https://bigquant.com/experimentshare/dc9aaa2f48cb4e8fa45c000b7598de3b](https://bigquant.com/experimentshare/dc9aaa2f48cb4e8f

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模拟实盘

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。

一、提交模拟实盘

第一步:开发出好策略后,在开发界面右上角点击 开始交易


![image|690x369](upload://

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跌了这么多,创业板可以买了吗?

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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Transformer文献综述

一、背景介绍

  《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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