策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/6b6e8b882da34005bdecdc24c2a00178](https://bigquant.com/experimentshare/6b6e8b882da34005bdecdc24c2a001

9月24日Meetup 模板案例：

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/2ddd6666ca164cf6b1f79b4a85cf8dae](https://bigquant.com/experimentshare/2ddd6666ca164

策略源码

A：三种构建大盘风控指标的方法

MeetUP直播答疑 时间：4月11日（周四）19:00 直播地址：B站（https://live.bilibili.com/21929948）

以下问题解答，对应源码请访问[子目录](https://bigquant.com/wiki/doc/5l

策略源码

A：《提升实盘收益的仓位管理策略》

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问题

请问使用xgboost时，需要对哪些参数进行超参搜索？参数取值范围如何设置？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1134y187gP/

问题

如何通过爬虫获取开盘啦app上面的数据？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV13R4y1C7KQ/

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策略源码

[https://

https://bigquant.com/experimentshare/887354a18288489e9bb5d65923da8e9b

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https://bigquant.com/experimentshare/5730c1e899ef4685ba497c554c7eab79

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如何将抽取出来的日频因子开发成一个完整的策略。此为新功能，对计算资源要求较高，普通会员运算会遇到障碍。

此为0527Meetup策略讲解，视频请见2021-AI量化Meetup导览

[https://bigquant.com/ex

量化因子

有哪些构造反转因子的思路？

"反转因子"通常指的是一种预测证券价格短期内可能发生逆转的因子，即预测那些最近表现较差的股票在未来会表现得较好，而最近表现较好的股票在未来会表现得较差。

1. 量价反转：5日收益率
2. 技术反转：RSI，布林带
3. 基本面反转：估值水平

本策略以上证指数5日累计涨幅作为风险控制指标，如果5日累计涨幅小于-4%，则执行清仓止损。

[https://bigquant.com/experimentshare/07791ba8fc354d4e9793ce963a735263](https://bigquant.com/experiment

问题

例如用50个同样的因子根据日期范围、过滤数据不同、评估指标（如2日收益、4日收益、8日收益）训练做了20个StockRanker模型并持久化到文件，之后我想提取这20个模型预测的score，再作为一个新的方法训练为其他模型，但如何提取并合成一条记录，没有找到有效的手段，我在界面中拖出2

问题

有筹码分布指标吗

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Yu411X7C2/

策略源码

[筹码理论的探索-筹码分布计算的实现 ](/w

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策略案例

[https://bigquant.com/codesharev2/266e4e5d-15c6-4ff7-ac3c-b822584e5485](https://bigquant.com/codesharev2/266e4e5d-15c6-4ff7-ac3c-b822584e5485

问题

单因子的分组数据提取及结果的解读

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1zb4y1Q7Q3?share_source=copy_web](https://www.bilibili.com/video/BV1zb4y1Q7Q3?share_

导语

BigQuant宽客学院伴随着平台的更新，学习和探讨的内容也日益增加。大家对机器学习、深度学习的策略研究越来越深入，新的想法也层出不穷，为了满足大家对探索的渴望，因此我们准备了定期的“BigQuant AI量化专家MeetUp”，本周四正式启动了！BigQuant学院院长、AI量化专家

本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/323b5380-95d7-4410-a1ff-2116b3933d35](https://bigquant.com/codeshare/323b5380-95d7-4410-a1ff-2116b3933

python版

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[https://bigquant.com/codeshare/3ca8301b-8f1d-40ee-885e-3c79f50de068](https://bigquant.com/codeshare/3ca8301b-8f1d-40ee-88

数据因子：

• 如何用可视化的方式提取自己构造入库的因子，提取后需要特征抽取吗？
• 如何在可视化模块中读取csv数据表中的数据？
• 什么时候需要用到基础/衍生特征抽取？
• 如何在双均线策略上增加收入增长，上市时间大于1年，小于5年的筛选因子？
• 如何确保数据准确性和完整性，如何清洗

因子构建步骤：

1. 理论推导：根据投资哲学和市场观察来定义因子。例如，价值、动量、质量等。
2. 数据获取：获取原始数据
3. 数据处理：对因子数据进行清洗、填充缺失值、处理极值等。
4. 因子计算：根据公式计算因子值
5. 单因子分析：进行分层回测、IC分析、回归分析
6. 加权合成：使

{{membership}}

[https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0](https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93

更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

7月30日Meetup 模板案例：

策略案