回测

回测在金融领域是一种重要的验证和评估策略性能的技术手段。它主要通过在历史数据上模拟投资策略的执行过程,以此检验该策略在过去时间段内的盈利能力和风险水平。回测不仅能够帮助投资者理解策略在不同市场环境下的表现,还能揭示策略的潜在风险和优化方向。有效的回测是金融决策过程中不可或缺的一部分,它增加了投资者对未来策略实施的信心,并为持续改进和优化投资策略提供了依据。

滚动训练策略框架

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一个简单封装的机器学习滚动的策略框架~可以方便的使用机器学习滚动训练回测~  \n可以在py文件内修改实际使用的模型,把mod2.py放在目录下, 直接import mod2 from mod2   配置一下config就可以一键进行机器学习滚动训练并看到回测了\n

https://bigquant.com/codesharev3/f76dfca2-cbba-44bd-a183-bd10f26619fb


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更新时间:2024-10-17 09:51

【平台使用】如何在回测中统计每日持仓的行类分布和市值分布?

请问在回测中如何去统计每日持仓的行类分布和市值分布

请老师给一下思路

更新时间:2024-10-16 09:42

零基础《AI挑战虚拟股票预测大赛》入门教程

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:2024-06-12 06:00

机器学习在量化投资中的趋势和应用

来源:SSRN 作者:Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域,它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力,允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来,机器学习技术激增,人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中,已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么,机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢?

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型,将

更新时间:2024-06-12 05:52

AI量化策略,我该如何理解你?

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|

更新时间:2024-06-11 03:20

深度学习在期货高频上的应用

8月19日Meetup问题模板:

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更新时间:2024-06-07 10:55

回测引擎常用功能示例

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https://bigquant.com/codeshare/ccb0fdad-c4da-424e-ace1-dd57ace94cec

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更新时间:2024-06-07 10:55

59th Meetup

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

更新时间:2024-06-07 10:55

LSTM+CNN深度学习预测股价

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策略案例

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更新时间:2024-06-07 10:55

AI量化交易常识

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

更新时间:2024-06-07 10:48

回测结果是什么意思及怎么解读

回测结果是基于历史数据对某一投资策略进行模拟交易后得到的结果。进行回测的目的是为了评估一个投资策略的盈利能力、风险水平以及其他相关指标。

回测结果中通常包括不同时间段的投资收益率、最大回撤、胜率等指标。这些结果可以帮助投资者了解该策略的优势和不足,从而进行调整和优化。

基本概念

回测结果通常包含多个方面的信息,主要包括:

  1. 总收益率:在策略回测期间,总收益率作为盈利或亏损的总体百

更新时间:2024-06-07 10:48

策略中调用其他因子_AI

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5cfd9186208047518a995e4394ba1099

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更新时间:2024-05-21 08:15

强化学习在金融市场中的应用(上)

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更新时间:2024-05-20 06:33

什么是量化投资?

导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

什么是量化投资?

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系,以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内,量化投资不再是一个陌生的词汇,近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资,就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址:“[横扫华尔街的数学家](https://bigquant.c

更新时间:2024-05-20 02:24

利用机器学习对冲风险

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更新时间:2024-05-20 02:09

用StockRanker算法实现A股股票选股

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更新时间:2024-05-20 00:50

使用深度学习技术预测股票价格

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更新时间:2024-05-17 10:28

AI选股策略_概念过滤

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更新时间:2024-05-17 07:50

根据隔夜涨跌因子构建stockranker模型回测

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更新时间:2024-05-17 07:06

【历史文档】高阶技巧-如何在模拟中使用持久化变量

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更新时间:2024-05-16 05:50

【历史文档】策略-实盘操作文档

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更新时间:2024-05-16 02:56

【历史文档】策略回测-日频回测(Trade)

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更新时间:2024-05-16 02:44

【历史文档】策略示例-基金智能策略

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更新时间:2024-05-16 02:32

【历史文档】策略示例-StockRanker模型结果解读

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【历史文档】策略-向导式策略生成器

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