策略分享

基于BQ平台量化开发,1天轻松入门

由chenao1106创建,最终由qxiao 被浏览 557 用户

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

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

新版数据平台:

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子:

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS

新版因子平台:

https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5


基于BQ平台提供平台能力以及基础数据的封装,可实现小白1天内快速入门,本文绝对干货,附带的源码策略年化收益100%,2年累计收益279%,2年最大回撤15%,可用于实际实操,基于此策略打开你的量化入门之路。


策略介绍:

平台策略主要分成二种:AI策略、自定义编码策略。

**AI策略:**主要定义因子及过滤条件,由AI算法自动进行训练,根据训练出来的模型输出交易计划。优点:入门简单,利用AI能力自动形成选股算法;缺点:AI算法对于我们来说是个黑盒子,调优困难。

**自定义编码策略:**选股规则可根据自己的设想实现,针对策略问题进行选股逻辑优化简单,1个策略可用多种选股规则组合,选出的股票较清晰它的历史特性,便于实操决策。优点:易调优、易扩展;缺点:入门困难

本文重点: 本文重点分享自定义编码策略,提供自定义编码源码,解决自定义编码策略入门困难问题,让小白1天可入门量化开发。如文章不能让你快速入门,可加我微信交流,提供视频教程。想更深入了解量化交易在实战中的实操(如:个股精细化回测、大盘预测、股票实时数据+BQ历史数据结合选股策略,可进一步交流。

量化入门: 一、克隆我下面提供的自定义编码策略源码,导入到你自己的策略开发界面(可直接运行) 二、扩展自己的策略 1、自定义因子(可使用平台的基础因子,也可以按源码中因子样例,使用因子表达式,自定义自己想要的因子) 2、自定义选股规则(参考源码中的my1,可使用各种因子的组合条件,制定选股规则) 3、回测选股规则效果(把自定义的选股规则加入到my因子中,可以删除掉其它选股规则,只回测自己新增的那条) 4、根据回测效果,下载每日持仓及收益详情,筛选出收益最高的几支票、亏损最大的几支票,分析个股,优化选股规则 5、调优回测有效后,更换回测时间,依旧能保持有效,则策略编写成功 备注:自定义编码中还包括,每天持股数量、仓位、买入卖出时机等,这块源码已编写好,对入门人员可不做改动(当前的源码是持仓2天,重仓1支票),需要深入的可以到最后一个节点中更改代码

当前分享策略的回测效果:

{w:100}{w:100}策略源码:

https://bigquant.com/experimentshare/af1fc0486a5545bdbc4c5792f2755ba6

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标签

量化入门
评论
  • 感谢大佬分享,小白感激不尽
  • 2021-12-29 15:00 002276.SZA 万马股份 卖出 11000 34.119 -375309.576 487.9 2021-12-27 09:30 002276.SZA 万马股份 买入 11000 33.397 367368.716 110.21 随便查了一个对应标的的价格,差距比较大,这个是啥情况啊
  • 他这个是后复权的
  • ![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=c17118af-07b7-448b-879a-1278abe81ed9) \
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