高校AI量化教学空间
由bq5tej9i创建，最终由bq5tej9i 被浏览 3 用户
高校AI量化教学
BigAI.cn / BigQuant.com
教学空间功能
BigQuant平台使用
教学空间功能
教学空间功能首页
中山大学A量化教学平台
A量化教学、交流、比赛、成果展示
成员管理
成员管理
学生昵称修改：个人中心-账户设置知晓哪个账号对应的是哪位学生
课件管理
路径：教学空间-学习资料-新建文档
量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到
提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(JamesSimons)。视频地址：“横扫华
价值投资和趋势投资（技术分析）是引领过去一个世纪的投资方法，随着计算机技术的发展，已有的投资方法和计算
课程演示
路径：教学空间-学习资料-具体文章-演示模式
AI量化投资策略概念
量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。
提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆一一华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址：“横扫华尔街的数学家'
价值投资和趋势投资（技术分析）是引领过去一个世纪的投资方法，随着计算机技术的发展，已有的投资方法和计算机技术相融合，产生了量化投资。
作业管理
路径：教学空间-学习资料-文章-评论区
启动AIStudio
点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启动AlStudio，或点击AIStudio超链接直接跳转。
初次启动可能需要一些时间，请耐心等待。
BigQuant
Q
人工智能量化平台
欢迎来到BigQuant人工智能量化投资交易平台工作空间
创建工作空间
启动工作空间 4.7s
连接工作空间
加载页面
新建策略
·点击左侧边栏中的 {seo}quot;+"$ 号图标开始新建策略
有找到右图所示图标，可在插件应用市场中下载"新建策略"插件
新建策略
·选择"StockRanker-DAl策略”
运行策略
点击全部运行即可开始运行策略，策略运行需要一段时间，具体由计算资源量和计算复杂程度决定。
查看策略结果
运行后可以查看策略运行结果。
运行结果
提交模拟交易
运行策略的本质是使用历史数据对量化策略进行样本内测试，存在过拟合、先验数据的可能性，模拟交易旨在策略完工后，使用每天市场的增量数据对策略进行更为贴近实际市场的样本外测试。
点击右上角的"提交模拟交易"按钮，开始提交模拟交易。
提交模拟交易入口
提交模拟交易
在提交模拟交易面板配置模拟交易参数并确定提交。
模拟交易
交易类型:
$\circledcirc$ 新建模拟交易 $\bigcirc$ 替换模拟交易
模拟交易名称：可视化A1策略-20230509105034
实盘类型：
如果代码中有多个M.Trade，在模拟/实盘交易中只有第一个会被执行。
查看模拟交易
在AIStudio中点击左上角的BigQuant图标打开菜单，查看我提交的模拟交易。
查看我提交的模拟交易
QuantChat-安装扩展
QuantChat-新建对话
Quantchat-切换大语言模型版本
数据平台
BigQuant人工智能量化投资交易平台
Democratize Al to empower investors
以AI赋能投资，为投资者提供企业级AI平台、量化投资大数据、Ai投研工具、Quant成长体系和社区
立即体验
数据平台-数据表详情
数据平台
数据平台／股票数据／股票行情／cn_stock_allotment
·通用数据
股票数据
股票行情
公司信息
·财务数据
·指数数据
行业板块
·期货期权
）债券数据
·量化因子
风险因子
数据描述：该表收录了上市公司的配股信息，包括配股价格、配股比例、配股数量、股权登记日等内容。
舆情数据
大模型
区块链
·我的
配股信息(cn_stock_allotment)
文档 用例 表结构
数据简介
配股是指股票市场上公司向现有股东非公开发行新股，并以优惠的价格向现有股东认购的过程。配股是一种融资方式。股东按照一定比例购买配股股票，可以维持其在公司的股权比例不变。通常情况下，配股价格会低于市场价格，这样可以让现有股东以较低价格购买新股，从而提高他们的持股数量。配股数据通常包括股票代码、配股价格、配股比例、配股数量、配股上市日、缴款开始日期、缴款截止日期、除权日、股权登记日、配股公告日、配股前总股本、配股后总股本等信息。
配股数据可用于研究公司的融资情况和股权变化，也可用于分析市场情况和制定投资策略。配股数据一般由证券交易所或数据服务提供商发布，数据可能会有误差，使用时需谨慎。
在使用配股数据时，需要注意以下几点：
·配股价格和比例通常是在配股公告日公布的，但有时可能会更改，需要注意最新的信息；
·配股数据通常包括除权日和股权登记日，需要注意配股前后的股权变化；
·配股数据也可能包括缴款开始日期和缴款截止日期，需要注意配股认购的时间限制。
数据说明
·数据起始时间：1992-01-01·数据更新频率：不定期·数据发布时间：每日更新
表名cn_stock_allotment
起始时间2023-08-15 15:06:01
最近更新时间2023-08-15 20:53:38
数据平台-读取数据
数据平台 $1$ 股票数据/股票行情|cn_stock_allotment
配股信息(cn_stock_allotment)
数据描述：该表收录了上市公司的配股信息，包括配股价格、配股比例、配股数量、股权登记日等内容。
文档 用例 表结构
·使用以下SQL语句来查询配股信息数据表中的所有数据：
Pyth
dai.query(.. SELECT $^*$ FROM cn_stock_allotment;
"") .df()
·查询配股信息数据表中特定证券代码的数据：
import dai
dai.query(.i SELECT $^*$ FRoM cn_stock_allotment WHERE instrument='601377.SH';
=所有证券代码的配股比例（allotment_ratio）求平均值并按照平均值从大引
1 import dai
2
3 dai.query(
4 SELECT*
5 FROM·cn_stock_allotment;
).df()
[1]√ 1.0s
<html><body><table><tr><td></td><td>date</td><td>instrument</td><td>publish_date</td><td>allotment_price</td><td>allotment_rate</td><td>allotment_shares</td><td>register_date</td><td>exright_date</td><td>allot_listdate</td></tr><tr><td>0</td><td>2006-08-07</td><td>600079.SH</td><td>2006-07-20</td><td>3.80</td><td>0.30</td><td>60999120</td><td>2006-07-27</td><td>2006-08-07</td><td>2006-08-15</td></tr><tr><td>1</td><td>2006-12-11</td><td>600824.SH</td><td>2006-11-28</td><td>4.00</td><td>0.15</td><td>58094728</td><td>2006-11-30</td><td>2006-12-11</td><td>2006-12-20</td></tr><tr><td>2</td><td>2007-01-04</td><td>600601.SH</td><td>2006-12-19</td><td>2.66</td><td>0.30</td><td>291134108</td><td>2006-12-21</td><td>2007-01-04</td><td>2007-01-19</td></tr><tr><td>3</td><td>2007-08-21</td><td>000031.SZ</td><td>2007-08-08</td><td>6.50</td><td>0.30</td><td>209836070</td><td>2007-08-10</td><td>2007-08-21</td><td>2007-08-30</td></tr><tr><td>4</td><td>2007-09-17</td><td>600886.SH</td><td>2007-09-04</td><td>6.14</td><td>0.30</td><td>244047496</td><td>2007-09-06</td><td>2007-09-17</td><td>2007-09-24</td></tr><tr><td>+++</td><td>+++</td><td></td><td>+++</td><td></td><td></td><td></td><td>+++</td><td></td><td></td></tr><tr><td>175</td><td>2022-11-28</td><td>601016.SH</td><td>2022-11-15</td><td>2.28</td><td>0.30</td><td>1503764986</td><td>2022-11-17</td><td>2022-11-28</td><td>2022-12-13</td></tr><tr><td>176</td><td>2022-12-22</td><td>600459.SH</td><td>2022-12-09</td><td>10.91</td><td>0.30</td><td>177347034</td><td>2022-12-13</td><td>2022-12-22</td><td>2023-01-04</td></tr><tr><td>177</td><td>2023-02-16</td><td>300475.SZ</td><td>2023-02-03</td><td>10.07</td><td>0.10</td><td>42000000</td><td>2023-02-07</td><td>2023-02-16</td><td>2023-03-03</td></tr><tr><td>178</td><td>2023-06-27</td><td>601916.SH</td><td>2023-06-12</td><td>2.02</td><td>0.30</td><td>5014409033</td><td>2023-06-14</td><td>2023-06-27</td><td>2023-07-06</td></tr><tr><td>179</td><td>2023-08-10</td><td>600081.SH</td><td>2023-07-28</td><td>9.59</td><td>0.30</td><td>134182894</td><td>2023-08-01</td><td>2023-08-10</td><td>NaT</td></tr></table></body></html>
180 rows x 9 columns
数据平台-快速搜索数据
<html><body><table><tr><td rowspan="11">数据探索 品</td><td></td><td>√</td></tr><tr><td>0 √all_trading_days</td><td>要搜索的类型 三 ×</td></tr><tr><td>date日期</td><td>timestamp[ns]</td></tr><tr><td>market_code市场代码</td><td>string</td></tr><tr><td>cc_binance_future_um_bar1m</td><td>加密货币U本位合约分钟行情</td></tr><tr><td>low</td><td>double</td></tr><tr><td>date</td><td>timestamp[ns]</td></tr><tr><td>high</td><td>double</td></tr><tr><td>open</td><td>double</td></tr><tr><td>close</td><td>double</td></tr><tr><td>volume</td><td>double</td></tr><tr><td>instrument</td><td>string</td></tr><tr><td>deal_number</td><td>int64</td></tr><tr><td>IK+ quote_volume</td><td>double</td></tr><tr><td>_PARTITION</td><td>string</td></tr><tr><td>taker_buy_volume</td><td>double</td></tr><tr><td>taker_buy_quote_volume</td><td>double</td></tr><tr><td>/cn_cbond_analyze_metric</td><td>（内测版）分析指标</td></tr><tr><td>date日期</td><td>timestamp[ns]</td></tr><tr><td>四 stock_pb正股市净率</td><td>double</td></tr><tr><td>stock_pe正股市盈率</td><td>double</td></tr><tr><td>conver_pb转股市净率</td><td>double</td></tr><tr><td>conver_pe转股市盈率</td><td>double</td></tr><tr><td>instrument债券编码</td><td>string</td></tr><tr><td>品 bond_balance剩额</td><td>double</td></tr><tr><td>current_yield当期收益率</td><td>double</td></tr><tr><td>pure_bond_ytm纯债到期收益率</td><td>double</td></tr><tr><td>remaining_days剩余期限天</td><td>double</td></tr><tr><td>transfer_ratio转股比例</td><td>double</td></tr><tr><td>transfer_value转股价值</td><td>double</td></tr><tr><td>pure_debt_value纯债价值</td><td>double</td></tr><tr><td>accrued_interest应计利息</td><td>double</td></tr><tr><td>conversion_price转股价</td><td>double</td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td>conversion_ratio转股比例</td><td>double</td></tr></table></body></html>
tmp>C数据探索-20231109.ipynb>M+使用介绍$+$ 代码 $+$ Markdown丨>全部运行清除所有输出丨三大纲
使用介绍
·体验QuantChat2Query的强大功能，通过输入自然语言指令来自动生成SQL查询，最大限度地为您挖掘量化数据的价值，享受您的数据探索之旅。
· 使用教程: https://bigquant.com/wiki/doc/quantchat2query-VZBx2h01Ku
·计费标准：SQL生成使用QuantChat X2模型，具体计费标准请参考：https://bigquant.com/aiuser/account/recharge
使用方法
·打开数据探索插件。
·在左侧侧边栏中选中您想要探索的数据表。
·在下方的单元格中的'--'后用自然语言输入想要探索的内容，按Enter键自动生成查询语句，再点击运行即可进行数据探索。
1 %%sql
2 一·查询数据表里的10条数据
3 select * from·cn_stock_bar1d·LIMIT·10;
StockRanker策略
https://bigquant.com/codeshare/600e8ad5-aace-449a-af34-efb205521a59
双均线策略
https://bigquant.com/codeshare/cb35b780-b591-4d19-97d6-6a1bd6614be2
THANKS
https://bigquant.com/
成都宽邦科技有限公司 BigAI.cn / BigQuant.com n