多因子选股如何筛选有效因子
参考研报:
因子分析参考:
更新时间:2024-06-07 10:55
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。
更新时间:2024-05-24 10:57
更新时间:2024-05-20 10:04
更新时间:2024-05-20 10:04
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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:2024-05-20 07:17
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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
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更新时间:2024-05-20 06:21
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更新时间:2024-05-20 02:15
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更新时间:2024-05-20 02:09
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这是本系列专题研究的第五篇:基于长短期记忆网络LSTM的深度学习因子选股模型。LSTM作为改进的RNN(循环神经网络),是一种非常成熟的能够处理变化的序列数据的神
更新时间:2024-05-20 02:09
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更新时间:2024-05-20 00:50
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新版数据平
更新时间:2024-05-17 10:35
更新时间:2024-05-17 02:33
买入条件:满足
更新时间:2024-05-16 09:59
买入条件:满足
更新时间:2024-05-16 09:28
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更新时间:2024-05-16 02:00
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更新时间:2024-05-15 10:36
本文简单介绍如何通过可视化的方式开发出一个价值选股策略。
标题也许看着有点蒙,什么意思呢?其实就是通过5条线连接的几个模块就能开发出一个简单的价值选股策略。我们先来看看策略截图。
该策略一共包括:证券代码列表、输入特征列表、基础特征抽取、数据过滤、Trade(回测/模拟)共5个模块。首先我们先介绍下策略的思想。
更新时间:2024-05-15 02:10
买入条件: 选择过去30个交易日内,超大单净流入占比均位于所有股票的前5%。 这些股票的涨跌幅位于同期所有股票的前5%。
卖出条件: 或股票涨跌幅跌至同期所有股票的后5%。
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说明:克隆下方策略请前往最新开发环境3.0中运行
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https://bigquant.com/codeshare/2c867588-95a7-4e47-afeb-a377cbe13776
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更新时间:2024-04-28 02:01
回测图:
;\n\n买入并持有40个交易日后,以第二日开盘价卖出;
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https://bigquant.com/codeshare/afed1970-8cc9-4e6f-95cb-8424092b3537
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更新时间:2024-04-25 07:24