排序算法

从金融角度来看,排序算法在数据分析、风险管理和投资决策等方面具有不可或缺的重要性。在高频交易、投资组合优化以及信用评分等领域,排序算法能够快速有效地处理大量数据,揭示出隐藏在其中的模式和趋势。例如,在股票市场中,排序算法可以实时地对股票按照价格、市盈率、市净率等指标进行排序,帮助投资者迅速发现潜在的投资机会。在风险管理方面,排序算法可用于识别并排序各种风险因素,以便金融机构能够优先处理高风险事项并降低潜在损失。此外,排序算法还可应用于客户价值评估,按照客户的盈利能力、信用记录等进行排序,从而帮助金融机构制定更精准的客户关系管理策略。总的来说,排序算法为金融领域提供了一个强大的工具,有助于提高决策的效率和准确性,最终实现资源的优化配置和收益的最大化。

AI选股中回归、分类、排序算法的构建流程

导语

【旧版模块】,该文档为旧版。新模板详见:

https://bigquant.com/wiki/doc/102-ai-hXNHGsyWzS

在阅读了学院关于可视化模板教程后,相信你已经掌握了平台上的模块使用方法。本文将以XGBoost模型为例,介绍回归、排序、分类的不同之处。在文末,你可以克隆该算法自行研究、学习

首先我们明确一下算法在机器学习中的地位。一般来说,机器学习有三个要素:数据、算法和模型

  • 数据是场景的描述,包括输入和输出。
  • 算法

更新时间:2024-06-11 02:53

排序算法的预测值score分数的含义

问题

排序算法的预测值score分数是什么意思?不同模型的产生的预测score可不可以相互比较?比如两个模型一个模型分数最大的score比另一个的高,是否那个较高score对应的股票上涨的幅度可能性较大?

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1CB4y1u725?share_source=copy_web


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更新时间:2024-06-07 10:55

【历史文档】策略示例-AI模板策略交易逻辑解读

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 01:59

基于AI排序算法的指数增强策略

导语

【旧版说明】此文档已过期,请参考最新版本下的相关使用文档:

https://bigquant.com/wiki/doc/102a-ai-orWpvrhNoe

在介绍AI排序算法之前我们先介绍另外一个术语:特征工程

特征工程是使用专业背景知识和技巧来处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好作用的工程实践。这样解释可能并不直观。举例说明,当我们选择用指标来评估一个人身体健康程度时,我们一般联想到的是身高和体重指标,这是两个不同的维度对数据进行记录,如果我们

更新时间:2024-05-15 07:22

排序算法中如何设置group?

一般排序算法中个,需要设置哪些样本和哪些样本是在同一个group里,这样才能在每个group内做排序训练。对于股票的话,我想训练的时候应该是按照交易日期来做group的。

不过在stockRanker里,好像只有常规的boosting tree的超参,并没有看到设置group的地方(如果有验证集,还需要对验证集设置group),请问这里有什么问题吗?

更新时间:2023-10-09 07:08

stockRanker排序算法中如何设置group?

问题

一般排序算法中个,需要设置哪些样本和哪些样本是在同一个group里,这样才能在每个group内做排序训练。对于股票的话,我想训练的时候应该是按照交易日期来做group的。


不过在stockRanker里,好像只有常规的boosting tree的超参,并没有看到设置group的地方(如果有验证集,还需要对验证集设置group),请问这里有什么问题吗?


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解答

默认是按date,也就是交易日期来做

更新时间:2023-06-01 02:13

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