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AI量化策略构建、回测、数据任务、提交模拟

由qxiao创建,最终由qxiao 被浏览 90 用户

构建策略

还记得AI策略构建的几个流程吗?主要包括训练集标注、训练集特征抽取、模型训练、测试集特征抽取、模型预测、交易回测环节,如下图所示。值得注意的是,”输入特征(DAI SQL)”算子可直接写表达式构建特征,即写公式抽取因子,不要编写任何代码。模版代码可直接在下文直接克隆。



克隆代码:

https://bigquant.com/codeshare/de316565-fd17-442a-a18c-ced51c1cb02f

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数据任务

上述策略只是研究环节的完整策略,如果是自己使用的话,可直接提交模拟交易每日获取信号,但如果我们是开发者,那么我们需要先把预测结果保存为数据,并每日增量数据提交为数据任务。(之所以流程要长一点是因为保护策略作者策略的知识产权)

创建数据表

使用”数据保存”模块可将预测数据写入到新建的数据表。该模块需要传入数据ID参数,即数据表名。

运行后,可以创建一个用户数据集“my_sample_data”,可在数据平台-我的数据 页面查看

如果希望别人克隆策略,那么点击 “发布”按钮,进行数据发布。加入数据BigVIP联盟即可,也可单独设置价格,这里以加入数据VIP联盟为例:

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通过数据任务实现增量每日更新

实盘交易或模拟交易时,数据需要每日增量更新,因此我们需要将上述代码提交为每日任务后台运行,这样可以每日增量写入数据到数据表。

点击右上角 “提交模拟”按钮

在弹出的窗口中,任务类型选择数据任务,输出标签输入自己的数据ID,这里如果策略比较复杂,需要较大算力,可以设置更大的资源规格。

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模拟交易任务

重构模拟交易策略代码

首先,我们从my_sample_data抽取score字段数据并接入交易引擎,运行能输出回测绩效。

因为要运行模拟交易或实盘,因此需要实盘交易日

提交模拟交易任务

然后,我们点击右上角 “提交模拟”按钮,将策略提交模拟交易

值得注意的是,任务类型选择”模拟交易任务”,依赖标签需要加入上述数据任务的输出标签 “my_sample_data”,这样设置后一旦数据任务完成后就会触发模拟交易任务。

截止,我们一共提交了一个数据任务和模拟交易任务,可以在左侧点击任务管理按钮进行查看:


克隆代码:

https://bigquant.com/codeshare/7262dc07-bec0-4a6d-8e3a-71c277b75984


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分享至策略社区

最后一步,我们需要将策略分享到策略社区。

查看模拟交易

点击 右上角“我的交易”按钮查看模拟交易列表:


点击后,会跳转到模拟交易列表页面,此处,我们可以看到刚刚提交的模拟交易:

分享到策略社区

然后,点击三个点的操作选项,分享到策略社区:

在弹出的对话框中,我们可以给策略打标签。这里因为模拟交易有对应数据集,因此我们要把数据填上。

到此为止,您的数据会每日增量更新,模拟交易会每日运行,他人可以使用您的策略。

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