老韵_作业提交
先随便调了两次参数，根据结果变化趋势发现应该不行。
然后尝试加了个close排序的权重，一次就将夏普提升到1.5以上了。所以，特征因子组合的底层逻辑才是策略灵魂，调参只是锦上添花的辅助手段。以下为修改后的策略：
[https://bigquant.com/codesharev3/51e25514
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策略分享—基于LightGBM模型和超参优化的收益率预测策略
0.策略名词解释
（1）LightGBM模型
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是微软开源的一种基于梯度提升框架的高效实现。它主要用于机器学习中的监督学习任务，如分类、回归和排序等问题。本策略中使用的是回归。
githu
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策略分享—基于StockRanker模型和排序学习的选股策略
0. 策略名词解释
（1）StockRanker模型 (LightGBM Ranker模型)
StockRanker 在bigquant平台支持排序、回归、二分类、log loss四种算法。而在排序算法中: 使用 LightGBM 提供的排序模型（LightGBM Ranker
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回测API的调用（内测）
1.安装SDK（内测中）
联系工作人员申请成功后，将安装文件放到任意一个路径，输入pip install <路径>完成安装
2.bq命令的使用
如需测试，请在终端中测试，将下方指令替换成正确的信息(如自己的账号密码、正确的策略id)然后Enter
2.1 用户登录:
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yinyu作业提交
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四金_作业提交
提升夏普比率，需要提升年化收益率，或者降低风险
这里加入了波动率因子，牛市情况下atr_20波动率越高，收益越
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张伟_作业提交
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邹 作业
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kyle_作业提交
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Liujunze_作业提交
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深灰太狼_作业提交
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炎烽_作业提交
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Skelton作业提交
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bqnst8by 作业提交
1、请用自己的话解释什么是量化投资。
用科学的有数据支撑的策略来做交易，而不是根据感觉来做。
2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。
优势：操作上不受情绪影响，可以把好的思想或想法变成代码固化进策略里面，可以回测去证明有效性。
劣势：历史回测不代表未来
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kylin_作业提交
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bqfua3ny夏普提升至1.5以上交作业
感想：1、好难。 2、单纯看夏普能看，要平衡回撤就更难了。 3、从这个周期看小市值长期有效。4、如果能有方法识别出失效时间区间关闭策略使用就更好了，期待老师教学。\n
[https://bigquant.com/codesharev3/6ad19dbe-6461-4d4e-9362-32f6881
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策略分享-大类ETF策略-DRO组合优化
在金融市场的不确定性面前，传统基于历史数据的组合优化常因 “未来与历史相似” 的假设失效而受挫。分布式鲁棒优化（DRO）通过主动纳入 “分布不确定性”，为极端行情下的组合稳健性提供了新解法。本文结合实践案例，详解 DRO 组合的构建流程与核心注意事项。
**一、DRO 组合优化的核心逻辑：在
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feixue89_作业提交
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bqkzh1gu_作业提交
我加入了pe_ttm的指标，然后只回测了2025年今年的表现，看起来很不错
[https://bigquant.com/codesharev3/5b344ce6-02d4-4489-8c4d-85690e11b6ad](https://bigquant.com/codesharev3/5b34
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bqd17wit_作业提交
1、我现在对很多字段的含义还不是很清楚，要每次去数据平台查询
2、对量化的回测的这些指标也不是很清楚，比如夏普的含义
[https://bigquant.com/codesharev3/19be9a63-1bc2-4105-b3fe-51af6e313ad9](https://bigqu
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0730作业提交
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yinyu_作业提交
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方法如下：
获取60和00开头的股票，剔除st股票，macd金叉，均线金叉，rdj的j小于20，获取股票结果。
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流程如下：
a.获取idea
b.获取数据
c.过滤数据
d.用因子获取股票结果
e.设置调仓周期和股票数量
f.回测
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好基优选·多因子动态智能轮动
一、基金池
标普500
纳指ETF
300ETF
创业板
嘉实原油
豆粕ETF
黄金ETF
恒生科技
优点
- 地域分散：覆盖中美市场（标普 500、纳指、300ETF、恒生科技），对冲单一国家风险。
- 资产多元：股票（权益）+ 原油 / 黄金
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