量化投资

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

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的alpha收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或者应该如何切入投资管理领域。

和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力，或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重，所以每当某指数做成分股的调整时，新入选的股票

导语

近年来，国内量化投资迎来了发展的黄金期，但涉及机器学习的量化投资还比较少。机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师曾经说过机器学习很大程度上就是特征工程，因此本文主要介绍下特征工程在量化投资领域的应用。

特征工程是什么？

有这么一句话在业界广泛流传： 数据和特征决定了机器学习的上限。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。简单理解为：特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。

**特征工程在量化投资领域有非常适宜的土壤，

人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习 即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|

AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：

2021-AI量化Meetup导览

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd

\

更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

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

[http

\

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/6b6e8b882da34005bdecdc24c2a00178

\

问题

如何利用滚动回测进行策略开发和因子挖掘？

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1Gr4y177FR?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086](https://www.bilibili.com/video/BV1Gr4y177FR?share_source=copy_web&vd_source=2

视频讲解

点此查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/769aba37-1960-4fc6-bedc-1d7a8a4dee0a

\

视频

https://www.bilibili.com/video/BV11S4y197md?share_source=copy_web

策略源码

龙头战法实盘+AI-量化大赛NO.3-中证150增强[策略分享]

视频讲解

查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/44ce0baf-6d4c-4f9c-9b7b-90ea4b12ab19

\

9月24日Meetup 模板案例：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/51adf36b114f4563b853329db07b3595

\

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

【旧版使用说明】此文档为旧版本，相关文档可参考：

https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH

20210624 Meetup 策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1

\

问题

国泰君安alpha191中的count、regbeta、regresi三个函数怎么定义？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?p=2&share_source=copy_web

\

策略源码

# 国泰君安 Count(a, n)，过去5天close_0 > close_1 的天数
conditions = where(close_0

问题

每日涨停/跌停数，每日上涨股票数等情绪指标如何构建和使用？

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1Z94y1Q73b?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086](https://www.bilibili.com/video/BV1Z94y1Q73b?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240

问题

高频回测模块择时策略

\

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=2&share_source=copy_web

策略源码

8月19日Meetup策略模板：

[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experime

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

新版因子分析代码：

https://bigquant.com/wiki/doc/5zug5a2q5yig5p6q5luj56cb-Od7rjBTNDQ

策略案例

[https://bigquant

本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
3. 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
4. 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型

策略源码：

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/21de4ff9-d94b-41b5-b259-b1c628c8e15a

\

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75

\

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1p14y1K7mp/

介绍

![{w:90}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=c07884e1-08b3-4073-9bf2-9ebca5efc0

问题

有筹码分布指标吗

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Yu411X7C2/

策略源码

筹码理论的探索-筹码分布计算的实现

\

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