股票排序

机器学习给股票排序，如果我要获得买预测前5或者预测后5的的股票，该怎么写代码。 如上图，我用了图形化LightGBM模型，我怀疑我买错了方向，请教该怎么改平台默认的代码？

我想修改成根据因子值最大的股票顺序来买，延迟建仓一天， 这个该怎么修改，知识库么有案例

https://bigquant.com/experimentshare/495323d53542491bbaa5eee98cbe9865

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问题

如何把买入信号和卖出信号设定加入stockranker策略，让算法对应该开仓和平仓的股票进行排序，应该怎么去修改模块的内容呢？

老师，我想通过自定义买入或者卖出设置，把传统策略的 思想，通过表达式引擎，还有可视化的方式，让算法执行，精炼买入和卖出信号，再根据排序的结果，进行每日的轮仓，应该怎么做呢？ 买入条件：满足 1）今日开盘价大于昨日收盘价；2）5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入； 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。 buy_condition=where((open_0>close_1)&(m

作者：徐耀杰(woshisilvio)

导语

为何要对模型预测score得分进行分组统计？

很多时候，我们会发现StockRanker每天按照score得分排序推送的股票，未必是最好的结果。尤其是一些风格不是很稳定的模型，StockRanker每天出的信号也不是很稳定。今天排名NO.1的股票可能是赚钱的，但是到了第二天变成了排名NO.2的股票赚钱，第一名反而变成了亏钱。甚至有时候第1名的股票赚钱，有时候是最后一名的股票赚钱。在实盘过程中，这种轮动现象还会交替出现。

问题思考

基于这个现象，笔者产生了以下问题：StockRanker根据score得分排序选出来的股票，在长期

导语

完成了模型训练和股票预测，生成的股票排序，应该在何时买入卖出？行情突变，怎么止盈止损？交易费、成交率等怎么设置？这些都在“回测”模块中找到答案。

如下图所示，在AI策略开发中回测通常是策略构建的最后一步，通过Trade模块实现。回测是利用测试集数据的模型预测结果编写策略，并用测试集的历史数据对策略进行校验的过程。

\n AI策略的编写思路是**利用AI模型的预测结果构建买卖交易

策略逻辑

Stockranker是专为选股量化而设计的机器学习算法，其选股思路是根据训练得到的模型，计算股票池中股票的当日评分，根据评分对股票池中的股票进行排序，排序靠前的股票就是当日选出的股票。

这种选股逻辑意味着不论股票的评分是多少，只要排序靠前就能被选中。实际上排序靠前股票的评分有不小差距。而评分反应的是股票的投资价值，评分高表明该股票的投资价值高，评分低表明该股票的投资价值低。因此排序算法仅能反应当天的相对投资价值，也就是矬子里面拔将军，不能反映股票的绝对投资价值。

而评分则不一样，他反应的是股票的绝对投资价值，也就是把股票的投资价值量化了。 本策略的逻辑就是根据评分来选股

导语

鉴于很多用户询问止赢止损、大盘风控和ST股退市股卖出过滤的混合问题，这里进行一个模版说明。

模板说明

首先，所有的测试集数据在预测之前过滤，可能会导致持仓后的股票丢失排序而无法卖出或排序混乱。 因此我们尽量使用数据合并功能，把股票名称、大盘风控等指标合并到预测结果中，保证输入给回测模块的股票数据的完整性。

我们尽量在回测模块外通过数据源等模块进行数据抽取。这里介绍常用的几种数据读取，包括：

• 从 instruments_CN_STOCK_A表中抽取股票名称列name；
• 从 指数特征抽取模块中抽取指数的相关风控条件因子（例如过去五日涨幅<-0.05就判定为有风险