函数

从金融角度来看,函数可以视为一种数学模型,用以描述和预测经济变量之间的关系。在金融分析、投资组合优化、风险管理等领域,函数广泛应用于揭示资产价格、利率、回报率和波动性之间的动态联系。通过构建适当的函数形式,金融专业人士能够更准确地评估投资机会、制定投资策略并监控市场风险,从而实现金融资本的最优配置与增值。

Word2Vec介绍:softmax函数的python实现

1. 什么是Softmax

Softmax要解决这样一个问题:我有一个向量,想用数学方法把向量中的所有元素归一化为一个概率分布。也就是说,该向量中的元素在[0,1]范围内,且所有元素的和为1。

Softmax就是这个数学方法,本质上是一个函数。

假设我们有一个k维向量z,我们想把它转换为一个k维向量 sigma(z) ,使其所有元素的范围是[0,1]且所有元素的和为1,函数表达式是:

![softmax(x)_i = \frac {e^{x_i}

更新时间:2024-06-12 06:06

【最优化】凸函数及它的一阶特征

什么是凸函数

{w:100}{w:100}{w:100}

直观的,图1是一维凸函数的示例。一维情况下,不严格的说,凸函数是弦在上的函数或者是曲线向上包(这些都是不严谨的说法)。

注意:在不同的教科书和资料中,对凸函数的定义有可能是相反的,在机器学习领域,一般都使用这个定义。

凸函数的一阶特征

 SϵRn 为非空开凸集, f 满足一阶连续可导,并且是S上的凸函数,则满足下面

更新时间:2024-06-12 05:51

10分钟学会Pandas

SELECT date, open, high, low, close

FROM bar1d_CN_STOCK_A

WHERE instrument = '000005.SZA'

AND date BETWEEN '2017-01-06' AND '2017-02-10'

ORDER BY date;

10分钟学会Pandas

Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,在金融领域被广泛使用。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具、函数和方法。

本文是针对pandas新手的快速入门学习指南。你可以在 **AI量化平台-编写策略

更新时间:2024-06-11 08:57

如何在全连接层中自定义swish激活函数

问题

如何在全连接模块中自定义swish激活函数的代码

\

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1DL4y1w7sb?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9f1dae69e055429c9922b4f5d038361a](https://bigquant.com/experimentshare/9f1d

更新时间:2024-06-07 10:55

遗传规划模块的适应度函数是如何定义的

问题

遗传规划模块的适应度函数是如何定义的

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1wL411A7ru/

函数

遗传规划适应度函数

icir

IC即信息系数(Information Coefficient),表示所选股票的因子值与股票下期收益率的相关系数。IR=IC的均值/IC的标准差。

mutual_info

互信息 参考华泰证券研报 <https:

更新时间:2024-06-07 10:55

如何实现XGBOOST的pairwise目标函数及metric

问题

如何实现XGBOOST的pairwise目标函数及metric

视频演示

https://www.bilibili.com/video/BV1TY4y1q7C8/

策略源码

S:xgboost自定义目标和评估函数

[https://bigquant.com/experimentshare/85eb463354e54a9695eddc0c570040e6](https://bi

更新时间:2024-06-07 10:55

遗传规划的适应度函数设置

https://bigquant.com/experimentshare/3d93b6671af24486a410d8f3b38087ad

\

更新时间:2024-06-07 10:55

xgboost自定义目标和评估函数

https://bigquant.com/experimentshare/85eb463354e54a9695eddc0c570040e6

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更新时间:2024-06-07 10:55

获利盘函数、筹码理论中,是否可以取到 股指IF、IC、IH的值?

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

更新时间:2024-06-07 10:55

国泰君安alpha191中的count、regbeta、regresi三个函数

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

更新时间:2024-06-07 10:55

如何实现获利盘COST、WINNER函数编写

问题

如何实现获利盘函数编写比如通达信的COST、WINNER函数?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Ed4y1s7Br/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/8ccaba531653414694ac9c071471e36d](https://bigquant.com/experimen

更新时间:2024-06-07 10:55

【最优化】凸函数的驻点是全局最优点

定理

首先我们来看定理:设f(x): Rn→R 为可微凸函数,如果 x∗∈R是驻点,那么 x∗ 为f的最优点(global.opt)。

换句话说就是,如果函数是凸函数,那么该函数的驻点就是全局最优点。

下面来证明一下:

要判断一个点是全局最小值的话,比如 x∗ 是全局最小值,那么该函数的其他任意点都会比驻点的函数值大,满足: ∀x,f(x)≥f(x∗)。

也就是说,我们来证明上面这个公式成立即可。

证明

由凸函数的一阶特征可得下面结论:[【最优化】凸函数及它的一阶特征](https://bigqu

更新时间:2024-05-27 06:10

NumPy库的主要作用及常用函数大全

主要作用

NumPy(Numerical Python的简称)是Python中用于处理数组、矩阵、数值计算以及高级数学函数的一个强大的库。在金融量化分析中,NumPy扮演着至关重要的角色,因为它提供了快速、高效的数值计算能力,适用于处理大量的金融数据。

NumPy的主要特点包括:

  1. 多维数组对象:NumPy提供了一个称为ndarray的多维数组对象,用于存储和处理大型数据集。
  2. 数学函数:NumPy包含了大量的数学函数,用于执行基本的数学运算(如加、减、乘、除)以及更复杂的数学运算(如线性代数运算、统计函数、随机数生成等)。
  3. **广播功

更新时间:2024-05-20 02:35

函数调用与定义

导语

本文介绍Python编程中非常重要的函数调用与定义的相关知识点。

https://bigquant.com/experimentshare/8dba3693963948e88c7af73f098c4e5d


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更新时间:2024-05-20 02:09

遗传规划适应度函数

icir

IC即信息系数(Information Coefficient),表示所选股票的因子值与股票下期收益率的相关系数。IR=IC的均值/IC的标准差。

mutual_info

互信息 参考华泰证券研报 https://bigquant.com/wiki/doc/yinzi-2hG8xsX410 p5

longshort_return

将每天股票按因子值分成10组,取首尾两组平均收益率的差值为每一天的多空收益,计算每天收益的和。

longshort_sharpe

将每天股票按因子值分成10组,取首尾两组平均收益率的差值为每一天的多空收益,按照此收

更新时间:2024-05-20 02:09

【历史文档】策略-自定义模块创建

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 01:50

【历史文档】算子样例-表达式引擎自定义函数

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:2024-05-15 08:07

【历史文档】算子-交易函数

{{use_style}}

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](https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecd

更新时间:2024-05-15 07:30

使用自定义损失函数训练DNN网络

为什么要用自定义损失函数

  1. 能够适应特定任务: 如在金融领域中,可以设计自定义损失函数来考虑不同的风险偏好、成本约束或者特定的投资目标。
  2. 提升模型性能: 自定义损失函数可以通过对模型输出和目标之间的差异进行更精确的度量,从而提高模型的性能。通常情况下,使用常见的损失函数如均方误差(MSE)或交叉熵(Cross Entropy)可能无法充分考虑到任务的具体特点,而自定义损失函数可以更好地捕捉到问题的本质。
  3. 考虑不平衡数据:在某些任务中,数据可能存在类别不平衡的情况,即某些类别的样本数量远远多于其他类别。此时,使用自定义损失函数可以对不同类别的样本进行加权或调整,以更好地平

更新时间:2024-05-15 02:10

使用自定义损失函数训练DNN网络 (副本)

为什么要用自定义损失函数

  1. 能够适应特定任务: 如在金融领域中,可以设计自定义损失函数来考虑不同的风险偏好、成本约束或者特定的投资目标。
  2. 提升模型性能: 自定义损失函数可以通过对模型输出和目标之间的差异进行更精确的度量,从而提高模型的性能。通常情况下,使用常见的损失函数如均方误差(MSE)或交叉熵(Cross Entropy)可能无法充分考虑到任务的具体特点,而自定义损失函数可以更好地捕捉到问题的本质。
  3. 考虑不平衡数据:在某些任务中,数据可能存在类别不平衡的情况,即某些类别的样本数量远远多于其他类别。此时,使用自定义损失函数可以对不同类别的样本进行加权或调整,以更好地平

更新时间:2024-05-15 02:10

DAI SQL 函数列表

操作符

函数名称 描述 例子
+ 加法 1 + 2 = 3; '2023-1-1'::DATE + INTERVAL 1 MONTH = '2023-2-1'::DATE
- 减法 1 - 2 = -1; '2023-1-1'::DATE - INTERVAL 1 MONTH = '2022-12-1'::DATE
* 乘法 1 * 2 = 2
/ 除法 7 / 2 = 3.5
// 整数除法 `7 // 2 =

更新时间:2024-05-13 07:23

怎么检查未来函数,如果模拟交易和回测信号不一样怎么办

更新时间:2024-01-31 03:53

如何防止未来函数

更新时间:2024-01-23 03:52

自定义函数问题 求大佬帮忙指点

这个衍生特征里的自定义表达函数 卡了好几天了

求大佬给看看应该怎么写才对呀

求助~~~


https://bigquant.com/codeshare/0400a079-48e4-4b81-94a0-ee02572ceee6

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更新时间:2024-01-18 10:10

未来函数问题

官方的小市值代码策略里面其中有这么一行

\

# 获取当前日期的所有股票市值
df = context.df[context.df['date']==dt].sort_values('total_market_cap', ascending=True)

这是未来函数么,在当天交易就能获取到当天的总市值


另外有人知道怎么获取上一个交易日么

更新时间:2024-01-18 07:06

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