302 M.tune 调优任何代码
从0开始
M.tune 是 301 滚动训练的底层核心
M.tune.run 运行
- 新建一个notebook,任意给个名称
tune.ipynb
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M.tune 是 301 滚动训练的底层核心
tune.ipynb
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代码报错-Could not convert string 'Infinity' to INT64
[https://bigquant.com/codesharev3/3a817297-9894-410d-b615-1bb147a92ac0](https://bigquant.com/co
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新版api获取模拟交易持仓如何实现
【历史文档】常见问题-用API获取模拟交易持仓数据 ,这个是旧版,那新版aistudio3.0里python用api获取模拟交易持仓如何实现呢.?
由a15165218731创建,最终由small_q更新于
请问1.0和3.0因子函数如何对应关系
怎么理解带c和带m前缀的函数?
\
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执行没有pandas模块
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[2],
line 1 ---->
1 import pandas as pd
2 import dai
3 im
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策略请看一下,报错:IndexError: index 8325 is out of bounds for axis 0 with size 8324
[https://bigquant.com/codesharev3/a1cda71c-8751-4525-a03d-4ed2146a17f
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表达式中的因子(算子+字段),SQL中的因子(函数+字段),算子就是由SQL语言编写的函数起个名,那么我能不能把SQL中的那个长长的因子公式直接放到表达式中
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=037cb29a-2e42-4df2-8ee0-6ef
由bqmdug1n创建,最终由small_q更新于
实盘不成功,说是没数据,线下运行OK
请帮忙检查问题
[https://bigquant.com/codesharev3/d511b6da-f632-4a84-af1f-74e614aea545](https://bigquant.com/codesharev3/d511b6da-f63
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代码报错-ta_ema的使用sql报错
怎样使用ta_ema计算(15周指数移动平均-36周指数移动平均)/36周指数移动平均,我的是(ta_ema(close, 15)-ta_ema(close, 36))/ta_ema(close, 36),结果报错
[https://bigquan
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代码报错- m_arg_max的使用方法
代码 SELECT date, instrument, m_arg_max(date, high, 30) AS factor FROM cn_stock_bar1d ORDER BY date, instrument 计算因子的sql语句报错
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代码报错-OutOfRangeException: Out of Range Error: STDDEV_SAMP is out of range!
[https://bigquant.com/codesharev3/6afe6960-96fa-4063-ad6a-db1cd7d482
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代码报错- ZeroDivisionError: division by zero
[https://bigquant.com/codesharev3/33462a96-ea14-44b0-b71b-50800077e2ee](https://bigquant.com/codesharev3/33
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本文将要带大家使用dai加工实时的基金分钟频数据, 进一步使用plotly对实时数据进行可视化操作, 加工因子需要各位对SQL语句有一定的了解,各位请参考dai的使用文档. 以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
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这个系列我们主要使用基金快照数据来加工一些分钟高频因子,需要用到的表和对应字段如下。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
字段名 | 数据类型 | 备注 |
---|
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本文将要带大家使用dai加工实时的股票分钟频因子——成交量加权净委买比例。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
这里我们给出一些公式来了解该指标的算法,在给出公式之前,我们来看一下我们使用的数据表格结构:
| 时间 | 买一量 | 卖一量 |
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以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
构造这个因子需要用到的数据的表格形式如下:
日期 | 买一量 | 卖一量 |
---|---|---|
t1 | b1 | a1 |
t2 | b2 | a2 |
… | … | … |
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本文将使用dai利用快照数据加工分钟频因子并进行可视化处理,需要用到十档委买单数量,所以我们需要使用的表格为cn_stock_level2_snapshot。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
这里我们需要花一些篇幅来介绍一下我们是如何将快照数
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这一节我们来编写成交价加权净委买比例的分钟因子。该因子涉及到快照数据cn_stock_level2_snapshot
表格,但目前流数据表暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
与成交量加权净委买比例的因子加工方法是类似的,为了大家能够详细的理解该
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这一章节介绍和中间价相关的一系列分钟频因子的加工,需要用到快照数据cn_stock_level2_snapshot
, 以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
我们来看看需要加工该因子的字段:
| 时间 | 委卖
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这个系列我们将会用到股票快照数据和逐笔数据来加工一些分钟高频因子,需要用到的表和对应字段如下。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
该表记录了股票l2的快照数据, 字段如下:
| 字段名 |
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本文以中证1000的股指期货(IM2503.CFE)与指数(000852.SH)价差为例, 我们来加工股指与期货的价差因子并进行实时可视化操作。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
因子构造思路较为简单,我们需要用到期货l1快照数据以及指数快照数
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在量化交易中,通过手段实时获取交易信号是基本功,本文将利用dai.stream_factor
和其他第三方库配合给你的qq邮件发送策略信号。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=f7
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这一次我们选用螺纹钢的相关期货合约来加工一个近月与远月合约的价差因子。我们选用的标的为rb2503.SHF, rb2501.SHF。以下涉及到的流数据暂未开放,后期我们会为大家提供流数据获取服务。
这里只需取出价格数据即可,所以我们直接对代码进行讲解。
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这个系列我们将会用到期货快照数据和分钟数据来加工一些分钟高频因子,需要用到的表和对应字段如下。
字段名 | 数据类型 | 备注 |
---|---|---|
time | INT | 时间 |
open |
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现在在Aistudio中能够使用dai来加工实时因子了, 本系列文档旨在降低dai在实际业务中加工日内高频因子的开发难度。
阅读本系列后您将掌握:
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