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港美股策略的stockranker的实现

由qxiao创建,最终由ydong 被浏览 30 用户

背景

平台提供了港股和美股的行情数据,本文介绍如何基于港股和美股来实现stockranker多因子选股策略

策略实现

港股和美股需要用bigtrader的自定义数据回测功能来实现。

bigtrader使用我们传给它的行情数据来进行撮合回测,行情数据需要有date, instrument, close, high, low ,open, volume 等数据,这些数据通过bigtrader的 回测历史数据 端口传入,其他的就和A股的stockranker策略类似。下面分别介绍港股和美股的具体实现。

1、港股stockranker策略的实现

策略使用模块情况如下

行情数据的传入

模块m7的参数如下,使用表达式抽取所有数据(默认情况下date和instrument会被自动抽出,所以这里需要排除),表名为cnhk_stock_bar1d

m9抽取出来传入bigtrader的行情数据

stockranker特征的抽取、训练和预测

m1模块填写策略使用的多因子,样例使用了常见的一些量价因子,通过close>1过滤掉仙股,volume>10000过滤掉成交量小的股票,

m2模块填入预测的标签特征

其他模块就和模板策略类似了,最后附件有策略源码参考

2、美股stockranker策略的实现

平台目前有纳斯达克100指数,道琼斯指数,标准普尔500指数的成分股数据(后续会考虑引入所有美股数据),策略实现跟港股类似

策略使用模块情况如下

m7模块和港股有一点区别,就是把列chinese_name命名为name,因为回测结果中的股票名称来自于列name。美股的表名为us_stock_bar1d

m9模块抽取出的行情数据如下:

其他模块跟港股的实现类似,文末有策略源码参考。

策略源码

港股策略

https://bigquant.com/codesharev2/283aadcb-ec97-4a44-b92a-6a0305fe5ff4


美股策略

https://bigquant.com/codesharev2/f7fc52e1-a969-4046-90ae-2b49dc908d73



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