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关于stockranker算法的模型方向的优化

由bqfk2jpy创建,最终由small_q 被浏览 47 用户

https://bigquant.com/experimentshare/8139094d2dce46b5a449b795538f131a

这是一个示例stockranker策略,我了解到stockranker算法是GBDT和listwise算法的结合,如何将GBDT算法换成其他的集成学习算法例如XGBoost算法,形成一个以XGBoost为核心的类似stockranker的算法策略。

第二个问题是stockranker算法的基本原理到底是什么,有没有相关的论文做理论支撑,为什么这个算法的效果相比于其他算法效果这么好,给个股评分scorce的标准是什么,这个scorce评分的具体含义是什么?

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XGBoost交易算法StockRanker算法Stockranker
评论
  • 客观理性的来看待: 1、该算法只是这段时间特别好,也不是每段时间都好 2、该算法 我们经过了一些微调应用在金融市场,主要是一些默认参数的tune 3、score为模型预测值,表明股票未来收益
  • 谢谢!还有就是怎么将stockranker算法中GBDT改成XGBoost呢?或者说将stockeranker算法和其他集成学习算法融合呢?最好举一个可视化的例子,万分感谢!
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