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人工智能量化投资策略的因子选择问题

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问题

选择了因子后,

比如: ‘pe_ttm_0’, # 市盈率TTM, 那么最后的结果是AI自动调优? 是从大到小还是从小到大? 亦或是给予选择的因子以不同的权重?

‘st_status_0’, 0指的是排除ST么?

‘rank_market_cap_float_0’, # 流通市值排名 排名是从大到小, 还是从小到大?还是按照排名的表现状况进行选择？

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量化投资策略
评论
  • 1\.pe_ttm_0 是最近一年的市盈率具体数值数据。使用机器学习算法，会自动根据给定数据，学习出模型里的因子需要的参数。StockRanker是一个非线性的模型，并且因子值从大到小还是从小到大，算法都能自动的处理，不需要明确给出。 2\.关于具体因子的说明可以参考：文档() t_status_0 ST状态：0：正常股票，1：ST，2：\*ST，11：暂停上市 在BigQuant平台，因子数据都有一个固定的后缀0,比如 pe_ttm_0,st_status_0,这里的0没有实际含义，只是表面是一个因子数据 3\.rank_market_cap_float_0在文档()中的介绍为： rank_market_cap_float_0 流通市值，升序百分比排名，=从小到大排名序号/总数
  • 404 抱歉，你访问的页面不存在 \ 为什么一大堆网页都挂了
  • 预计算因子：
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