AI可视化的因子特征数据清洗
大部分的金工报告中第一步都是提取因子数据,随后就是对这些因子特征数据的清洗。以华泰证券的金工报告为例,数据清洗的标准流程大概包括:
清洗的目的是使得因子数据摆脱异常值、行业、市值和多重共线性的影响。
def bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
#
更新时间:2024-06-11 03:29
更新时间:2024-06-07 10:55
数据因子:
策略优化:
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
本帖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
https://bigquant.com/experimentshare/fd3f21c915964e5b8800b41fe1314ec9
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更新时间:2024-05-20 08:29
更新时间:2024-05-20 02:34
更新时间:2024-05-20 02:09
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
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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
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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:2024-05-15 07:51
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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:2024-05-15 06:34
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。
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
更新时间:2023-11-27 06:17
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
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
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
更新时间:2023-10-09 03:43
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
更新时间:2023-10-09 02:53
更新时间:2023-10-09 02:36
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)
/wiki/static/upload/58/5831f59e-851b-48c2-88b7-ba9de653eb2b.pdf
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更新时间:2023-06-01 14:28
更新时间:2023-06-01 06:18
ZScoreNorm标准化后输出全为空值?
https://bigquant.com/experimentshare/e91b4eed4f534753a3692800f33a4737
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更新时间:2023-06-01 02:13
主板的分时数据如何导入
更新时间:2023-06-01 02:13
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>
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