【历史文档】策略-数据标注

由undefined创建，最终由small_q更新于2024-05-15 09:50 被浏览 2752 用户

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

新版模版策略：

新版数据平台：

新版表达式算子：

新版因子平台：

在AI量化策略开发第一步中，我们已经完成了训练集和预测集数据范围的设置。接下来在第二步中，我们来学习如何使用数据标注模块来设置我们的训练目标。

数据标注是有监督学习算法的关键，标注是否能够准确描述问题的目标直接影响模型的有效性。

{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}

第一步：在模块列表的数据标注下找到自动标注（股票）模块，并拖入画布中。

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第二步：将训练集的证券代码列表模块的输出端连接至自动标注（股票）模块输入端。

这里提示一下，所有的模块上边界的 ○ 为数据连接点，下边界的 ○ 为数据输出连接点。

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第三步：设置模块参数。点击选中该模块，在右侧属性栏可设置参数。

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标注表达式：单击标注表达式文本框右上角的图标，可打开独立的表达式编辑窗口，在编辑窗口内，可根据自己关注的指标条件组合。表达式的类型及语法学习可见站内文档-表达式引擎。 \n 本例中计算未来五日收益率，去掉1%以下和99%以上的极值数据，并离散为20档分数，作为评估股票好坏的标准。同时对于一字板股票当日数据进行了剔除过滤。模块运行后会得到的一个DataFrame表，其中有一个标注列(默认为label列)，代表的是每只股票未来五日收益率这个目标的得分，得分越高表示目标值未来五日收益率越大。
开始日期和结束日期：这里两个日期节点可不填，直接继承证券代码列表模块的时间范围
基准指数：指数的代码可查阅文档-指数成分中instrument字段的结果，获取需要的基准指数代码。

小结：至此，确定目标的数据标注步骤就完成了。想知道如何实现更加复杂的标注的小伙伴可以移步学习自定义标注。下一步就是AI模型构建中非常关键的步骤：怎么选择因子组合，这直接关系到一个策略模型的性能质量。