import dai
df = dai.query("""
SELECT
date, instrument,
IF(price_limit_status = 3,1,0) AS _zt,
If(m_sum(_zt,10) = 1,1,0) AS _firstzt,
open/m_lead(close,-1)-1 AS _jump,
If(_jump > 0.04,1,0) AS _jumphigh,
close/open-1 AS _positive,
更新时间:2024-08-19 09:48
我始终以为,历史会重演,时势造英雄,于是:
1、我用上证指数(000001.SH)和纳斯达克ETF(513100.SH)创建了一个时光机:
https://bigquant.com/codesharev3/01195700-2d18-411f-a4db-cd93b39f6f31
**2、然后以此为中心,在其一年时间内(2019-08-28/2020-08-28),分别用stockranker和Xgboot进行训练,并对过去半
更新时间:2024-08-19 03:21
KeyError: "DataFrame does not contain 'open' column"Output is truncated. View as a open in a text editor. Adjust cell output settings...
https://bigquant.com/codesharev3/fe4fb116-9952-42a2-aad4-91738ebaa77c
\
更新时间:2024-08-16 03:50
import pandas as pd
import numpy as np
import dai
sql = """
SELECT date, instrument,
m_avg(turn, 20) as avg_turn_20,
m_lead(close, 5) / close -1 AS future_return_5,
FROM cn_stock_prefactors
WHERE date >='2024-01-01' AND date <='2024-07-08'
ORDER BY date, instrument
"""
df
更新时间:2024-07-30 02:57
本数据集为View,本质是提供数据构建公式,而非原始数据,数据使用者在数据提取时会现用现算,因此提取数据会耗费计算资源
数据表链接:https://bigquant.com/data/manager/datasources/mldt_cn_stock_factors_FF_1d
数据表名:mldt_cn_stock_factors_FF_1d
数据类型:View
收费标准:免费
投资品类:股票
数据频率:日频
依赖数据表:cn_stock_prefactors
更新时间:2024-07-25 10:25
计算方式:
\
计算方式:
更新时间:2024-06-28 08:25
以计算过去20日最高价当天的成交量为例,介绍如何计算这种场景的需求。
这里我们将使用到DAI的SQL函数m_imax
,该函数可以帮助我们获得过去某个时间段的最大值的窗口索引。
例如,通过m_imax(open, 5) AS re_index
来看看这个函数的使用效果,该语句获取了过去5天内最高的开盘价的索引,我们以‘000002.SZ’为例,查看该语句提取的数据。
更新时间:2024-06-12 10:52
本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
下列代码在读取数据时,使用最新dai.query接口即可。
\
[https://bigquant.com/codesharev2/5509a634-c207-4eaf-a6f2-a73d15fada39](https://bigqua
更新时间:2024-06-12 07:41
本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
下列代码在读取数据时,使用最新dai.query接口即可。
\
本文继续讲解Pandas库在数据分析和处理上的一些应用。
[https://bigquant.com/codesharev2/5a39d584-7b74-4d00-832f-
更新时间:2024-06-12 02:36
bigqunat强大的人工智能分析平台,提供了多元化的数据,方便的数据回测等,今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据,并入库,提交定时任务。
更新时间:2024-06-11 06:06
laosha+如何计算前5-10个交易日收盘价的斜率。
我们来基于斜率, 选出斜率最大的五支票来写一个策略:
[https://bigquant.com/codesharev2/884d4ae5-2ba0-40ad-9604-65672124cdbd](h
更新时间:2024-06-07 10:55
35th Meetup提到的情绪周期中最高板数,涨停家数,跌停家数,昨日涨停今日表现(赚钱效应)等具体代码的编写。
\
https://www.bilibili.com/video/BV1nT4y1q7Ut/
[https://bigquant.com/experimentshare/224aa4076333436ea5a570694376631a](https://bigquant.com/experimentshare/224aa40763334
更新时间:2024-06-07 10:55
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:2024-06-07 10:55
本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75
\
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
我试过用stockrank来标注做空股票和期货,(默认参数,回测做空的代码都写好)标注上加-,如-shift(close,-2)/shift(open,-1)或-shift(open,-1)/shift(open,-2),随机生成几百甚至上千的策略回测所取得的效果普遍没有做多好,大多数情况甚至连正收益都达不到,而做多好多都轻松取得正收益,是算法的特性还是有其他窍门?
https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y1E7KJ
\
更新时间:2024-06-07 10:55
如何在可视化模块上用bigtrader?
8月19日Meetup模板:以双均线为例
https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=4
[https://bigquant.com/experimentshare/b2f44f26626a4d798d2dfecdb8e75d64](https://bigquant.com/experimentshare/b2f44f26626a4d798d2dfecd
更新时间:2024-06-07 10:55
2020年我们开展了近半年的Meetup,共11场Meetup活动,90个问题,7场专题,持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年,Me
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
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:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
更新时间:2024-06-07 10:55
import dai
import bigcharts
import pandas as pd
from bigcharts import opts
market_cap = dai.query("""
SELECT date, instrument, total_market_cap
FROM cn_stock_valuation
WHERE date = '2023-12-07';
""").df()
# 定义你希望保留的数据范围的分位数,比如1%到99%
lower_quantile = market_cap['total_mar
更新时间:2024-06-07 10:55