问题

2022年的回测002316.SZA，000732.SZA变成了ST，用回测模块回测时，发现买入后不会进行任何操作。

需要加入特定代码去处理

    hold_instruments = list(positions.keys())
    stock_status = context.stock_status[context.stock_status['date'] == today]
    if len(hold_instruments) > 0:
        st_status = stock_status[(stock_statu

问题

问题描述

AttributeError : 'NoneType' object has no attribute 'read_df' 请教大神怎么解决

问题代码

AttributeError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-df2f6c1cad74> in <module>
185 )
186--> 187 m9 = M.cached.v3(
188      input_1 = m22 . data_

问题

KeyError Traceback (most recent call last)
in
209 )
210
–> 211 m19 = M.trade.v4(
212 instruments=m9.data,
213 options_data=m21.predictions,
in m19_handle_data_bigquant_run(context, data)
25 context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime(’%Y-%m-%d’)]
26 print (ranker_pre

https://bigquant.com/experimentshare/9f8613d7a9664b11b32955dcecf1f725

自定义paython模块返回的数据在可视化查看结果报错，但数据其实是有的，因为日志打印到了 ![{w:100}](/wiki/api/attach

参考 https://wesmckinney.com/book/ 编写 Python For Quants - 用于量化投资的Python

摘要

核心技术

1. 前端界面：HTML5+JavaScript
2. 后台程序：Python
3. Web框架：Django
4. Web Server：Apache

Web应用的优势

1. 使用更轻便，不需要下载客户端

2. 可跨平台使用，降低了使用门槛

3. 可以更快速的发布修改后的版本

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正文

[/wiki/static/upload/2f/2f92d0c4-a4a9-4161-b348-2d4dabebb146.pdf](/wiki/static/upload/2f/2f92d0c4-a4a9-41

如何估算任意函数积分

对于给定的函数，我们可以通过公司计算积分。但对于计算机，对于任何复杂的函数，我们如何运行算力优势，快速估算积分。附python代码实现完整notebook，可以直接克隆运行。

原理

直观理解如上图所示，采样后求平均。写成求和公式：

$ \overline E = (b - a) \frac{1}{N} \sum\limits_{i=1}^{N}f(x_{i})$

重要观点

本文概述

本文主要介绍了python基础、爬虫、与数据库交互、调用机器学习、深度学习、NLP等。分别介绍了各个模块的安装，环境的搭建等。并且以机器学习选股为例，把各个模块连贯起来，核心代码基本都有详尽的解释。

大数据AI时代，python无往不胜的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在Python模块里,非常友好的供调用。Python资源丰富，深度学习如keras，机器学习如sk-learn，科学计算如numpy、，自然语言处理如jieba等。Python将极大提高工作效率无论是科学计算，还是图形界面显示；无论是机器学习还是深度学习；无论是操作e

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背景

根据当前中国的交易规则，股票不能做空。与更发达的市场相反，套利机会不容易实现。这表明那些寻找并能够利用它们的人可能会有机会。

因此，我决定使用统计套利和配对交易技术专注于中国的期货市场。

战略理念

本项目实施的交易策略称为“统计套利交易”，也称为“配对交易”，是一种逆势策略，旨在从某个配对比率的均值回归行为中获利。

尊敬的Quant：

量化使用最多的语言是什么？python还是C?工资差别有多大？

畅想未来3年的量化，大家能想到哪些关键词？这些关键词是否就是未来照进现在？

AI算法在使用哪些场景？市场模式识别、收益率预测、交易执行各是什么算法在驱动创新？

宽度、弹性、深度、集中度，高频数据最关注哪些盘口变化？

这一次我们提前设问，邀请您参与《2022年中国量化投资白皮书》问卷调研https://www.wjx.cn/vj/P3OsjQj.aspx，提前锁定电子版数据。

2021年，我们提出了很多疑问，但我们现在有了更多疑问，我们相信，聚沙成塔，洞见未来，因为有您的参与，本问

导语

当用户训练出具有一定意义的深度学习模型的时候，把训练得到的模型固化到本地可以方便以后的调用，关于如何固化深度学习模型，请移步这里，一般来说，固化深度学习模型是为了节省下一次训练重跑的时间，除此之外，被固化的模型还具有更复杂的使用方法。

本篇文章主要目的是为了讲述如何在一个自定义Python模块去调取被固化的深度学习模型，并且使用这些模型去做预测。需要注意的是，调取模型和做预测这两个流程都将在自定义Python中实现，不需要再新建其他的模块。

操作步骤

这

https://bigquant.com/experimentshare/28a454b6532144eb819a78efae160768

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摘要

介绍Python安装方法、与机器学习相关的包以及常用命令

Python语言是目前机器学习领域使用最广泛的编程语言之一，拥有众多优秀的包和模块，并且相对简单易学。我们将简单介绍Python语言的特性，常用命令，以及和机器学习相关的包，例如NumPy，pandas，scikit-learn等，希望帮助有一定编程基础的读者迅速上手Python语言。

机器学习选股框架与多因子选股框架类似，具有一定优越性

机器学习中最为主流的方法监督学习，其核心思想是挖掘自变量和因变量之间的规律。我们将经典多因子模型稍加改造，以机器学习的语言描述。在训练阶段，根据历史的因子值X和收益