数据清洗
从金融角度看，数据清洗是一个至关重要的环节，它涉及到对原始数据进行核查、校验、修正和标准化，以确保数据的质量和准确性。在金融领域，数据的准确性和完整性对于风险管理、投资决策以及监管报告等都具有决定性意义。通过有效的数据清洗，金融机构能够提高数据分析的效率，降低因数据错误导致的决策风险，进而在竞争激烈的市场中保持领先地位。此外，随着金融科技的不断发展，自动化和智能化的数据清洗工具也在不断涌现，它们能够大幅提升数据处理的速度和准确性，为金融机构提供更加可靠的数据支撑。
Pandas使用小技巧
更新时间：2024-05-20 02:34
使用sklearn进行数据预处理
更新时间：2024-05-20 02:09
分钟数据获取
策略案例
AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:
https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6i635yw-6fK4a8ZOZx
[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6
更新时间：2024-05-17 01:13
【历史文档】高阶技巧-计算个股连板数量
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
更新时间：2024-05-16 03:40
【历史文档】算子样例-策略绩效评价
更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2024-05-15 07:51
【历史文档】因子构建与标注样例-构建大盘收益率因子
更新
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新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2024-05-15 06:34
分钟数据周期转换与分时策略构建
导语
很多朋友都在尝试使用平台的分钟数据，下面介绍一下分钟数据的读取与分时策略的构建。
分钟数据的读取
- 股票分钟数据，以000001.SZA为例：
df1 = DataSource('bar1m_000001.SZA').\
read(start_date='2015-01-01',end_date='2015-05-01').set_index('date')
更新时间：2024-05-15 02:10
You can drop duplicate edges by setting the 'duplicates' kwarg
使用Python时“You can drop duplicate edges by setting the 'duplicates'”这个提示是关于如何处理图中的重复边的。
通常发生在使用诸如NetworkX、Pandas或其他数据处理或图形处理库时。
如果是在使用Pandas处理数据：
在Pandas中，如果您在处理类似图形边的数据，可能会使用到DataFrame。
如果DataFrame中有重复的行（在这里，代表图形的边），可以使用drop_duplicates()方法来移除重复项。
import pandas as pd
# 假设df是包含边的DataFrame
# 更新时间：2023-12-14 08:19
训练过程中报错，请问该怎么解决
更新时间：2023-11-27 06:17
62nd Meetup
数据因子：
- 如何用可视化的方式提取自己构造入库的因子，提取后需要特征抽取吗？
- 如何在可视化模块中读取csv数据表中的数据？
- 什么时候需要用到基础/衍生特征抽取？
- 如何在双均线策略上增加收入增长，上市时间大于1年，小于5年的筛选因子？
- 如何确保数据准确性和完整性，如何清洗数据？
策略优化：
- 量化策略真的有效吗？
- 如何获取有效的策略？
- 验证策略需要自己搭建平台还是使用开源的？
- 是否需要自己部署程序，还是可以在平台建立量化策略，哪种方式比较好？
- 如何找到价格在年均线底部的股票？
- 如何筛选月内涨幅大于10%，小于30%的股票？
更新时间：2023-10-24 06:22
如何把次日开盘数据加入策略？
如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。
更新时间：2023-10-17 01:36
请问交易软件上看到的行业K线数据如何获取
比如991344游戏行业，指数里面没看到有这个
更新时间：2023-10-09 06:34
如何优化策略？
请问：
比如，我开发一个策略，回测两年时间，前一年的表现很好，后一年的表现很差，那么该如何优化让策略长期表现一致呢？
谢谢
更新时间：2023-10-09 06:03
排序出错——csv
更新时间：2023-10-09 03:43
请问如何构建消息类因子？
消息在股票交易中有很大的影响力，如果没有对消息的处理会导致策略经常中雷，怎么办呢？
更新时间：2023-10-09 03:28
平台给的模版高频因子抽取报错
更新时间：2023-10-09 02:53
日历效应实现——回测模块
更新时间：2023-10-09 02:36
python量化交易教程——常用函数
关于python的优势就不说再多了，地球人都知道，还不知道的去面壁思过。因为不想当韭菜，所以还是自己老老实实写代码吧。
记录些常用的内容，以便自己回头复习。
常用的函数有：
-
numpy 处理向量矩阵
-
scipy 数据统计优化处理
-
pandas 金融数据分析
-
matplotlib 画图
-
tushare 财经数据
-
Zipline 回测平台
-
TaLib 技术指标
——介绍
Numpy
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运
更新时间：2023-06-14 03:02
量化系列
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更新时间：2023-06-14 03:02
金工多因子平台介绍-长江证券-20161221
摘要
个股的因子暴露度从数据库中因子的值(如PE、PB的值)，然后进行清洗数据、正态化等操作
投资组合的因子暴露度纯因子组合的收益(以第m个因子为例)“加权平均值”
纯因子组合“加权平均值”对某个因子暴露度为1，其余为0
纯因子组合的收益(以第m个因子为例)
正文
/wiki/static/upload/58/5831f59e-851b-48c2-88b7-ba9de653eb2b.pdf
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更新时间：2023-06-01 14:28
双均线基金策略-股票日频
更新时间：2023-06-01 06:18
ZScoreNorm标准化后输出全为空值？
问题
问题描述
ZScoreNorm标准化后输出全为空值？
问题策略
https://bigquant.com/experimentshare/e91b4eed4f534753a3692800f33a4737
\
更新时间：2023-06-01 02:13
主板的分时数据如何导入
问题
主板的分时数据如何导入
更新时间：2023-06-01 02:13
数据清洗（预处理）v53如何进行行业中性化
问题
请问数据清洗（预处理）v53如何进行行业中性化？我直接将行业特征送入该模块，模块显示下列错误：
<ERROR: moduleinvoker: module name: dataclean, module version: v53, trackeback: ValueError: Grouper for 'industry_sw_level1_0' not 1-dimensional>
解答
数据清洗（预处理）v53 该模块是用户分享模块，看不到源码的哈。
建议使用平台上 “因子分析” 模块，里面可以进行行业中性化处理
![{w:100}{w:100}](
更新时间：2023-06-01 02:13
获取到的数据连接重复的疑问
更新时间：2023-01-11 05:55