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 06:03
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新版数据平
更新时间:2024-05-16 02:44
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新版数据平
更新时间:2024-05-16 02:44
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新版模版策略:
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间:2024-05-15 09:26
更新时间:2024-05-15 02:10
在 反转因子的精细结构-研报复现 中,我们实现了反转因子,并结合StockRanker实现了一个简单的策略。本文展示如何再结合更多因子,一起训练和构建策略。
帮助我们更好的理解特征贡献度。数值越大的,表示因子
更新时间:2024-05-15 02:10
能不能在它有效的时候用它,无效的时候不用,或者在它无效的时候倒过来,或者滚动训练
更新时间:2024-05-14 13:26
我看了最近的交易记录,也没啥变化。
https://bigquant.com/codeshare/7d61d0a4-468a-4472-b189-c4cc73c80b28
更新时间:2024-03-25 07:35
老版本的trade复制到big trade里 这句话一直报错,请问要怎么修改
ranker_prediction = context.ranker_prediction[(
context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d'))&(context.ranker_prediction.score>=0.4)\]
\
AttributeError: 'StrategyContext' object has no attribute 'ranke
更新时间:2024-03-19 15:26
没有数据不能买入,为什么没有卖出
更新时间:2024-03-16 14:14
如题。我的策略使用了这系列因子中若干关于订单大小的因子。
在今天因子任务运行的时间(17:37),这系列因子的值是空的
在我的前两个模拟交易运行时(18:30左右),仍然是空的
直到我的第三个模拟交易运行(18:49),才成功获取到了这一系列因子的值
(我的三个模拟交易任务每一个都依赖前一个,为了让运行时间错开)
我的模拟交易任务甚至勾上了全部标签。按理来说,应该在运行任务时,平台的因子已经全计算完了。
实际上这一现象我已经观察到很多次了,不过平常在因子任务的时候获取不到,在模拟交易运行的时候就获取到了,我感觉问题不大就没有反馈。今天格外的严重。这应该是个b
更新时间:2024-02-26 17:16
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更新时间:2024-01-24 08:18
备注:本策略含有未开放的数据,故克隆之后无法运行。
{{membership}}
https://bigquant.com/codeshare/b6e80d6b-f5e0-4778-97cf-77fcadb7b488
\
更新时间:2024-01-12 07:01
更新时间:2024-01-09 02:07
在大宽看了不少策略,有一个关于具体使用当天还是前一天数据的问题
比如B站视频中的稳健深小策略
#==================== 数据准备
today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
time = data.current_dt
# 根据权重计算排序得分
today_data['总市值_score'] = today_data['总市值'].rank(ascending=True)
today_data['流通市值_score'] = today_data['流通市值'].rank(ascending
更新时间:2023-12-14 07:34
\
**徐啸寅
更新时间:2023-11-02 07:29
如何把次日开盘数据加入策略?比如竞价金额,竞价成交量。开盘涨幅。
更新时间:2023-10-17 01:36
新手想问一下在trade运行中,这个错误是什么意思,需要在什么地方改正
\
更新时间:2023-10-09 07:12
https://bigquant.com/wiki/doc/xinhao-fangfa-oxACTyy7MT我看到知识库里有个大神有这个再次分类提高选股策略的方法。但是,在测试集中把return_5_day=(shift(close_0, -5)-shift(open_0, -1))/shift(open_0, -1)给当作特征写进去了啊,这岂不就是用了未来函数么?还是说我理解错了
更新时间:2023-10-09 06:06
请问:
比如,我开发一个策略,回测两年时间,前一年的表现很好,后一年的表现很差,那么该如何优化让策略长期表现一致呢?
谢谢
更新时间:2023-10-09 06:03
更新时间:2023-09-22 01:47
量协的统计套利策略小组成立快一个月了,这一个月来小组成员的主要活动内容就是进行大量paper的阅读与分享。和其他策略类型不同,统计套利或是配对交易本身涉及统计学、随机过程的理论和方法比较多,所以学术界可以参考的paper也较为丰富成体系。
我们这次主要阅读的是[Statistical Arbitrage Pairs Trading Strategies:Review and Outlook](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.econstor.eu/dspace/bitstream/10419/116783/1/833997289.pd
更新时间:2023-06-14 03:02
一、 极端行情、市价单和CTA策略
CTA策略的核心是趋势投机,将职业交易的右侧交易行为加入资金管理和风险控制规范化为系统性交易,进行技术化为程序化交易。关键思想是小亏大赚,截断亏损,让利润奔跑。
由于高度依赖于趋势,CTA策略的实盘下单算法是影响成败的关键。当趋势来临时,为了紧跟趋势的节奏,在模型发出交易信号,必须追求第一时间的成交,否则收益大受影响,甚至策略失效。
不考虑行情和硬件等因素,算法层面最为有效的方式是设置市价单,以一定的滑点为代价,获取优势持仓。下面讲解下单算法的几个关键问题。
1、为什么不用限价单
趋势投机策略存在天然的“逆选择”问题。如果设置了可承受滑点的
更新时间:2023-06-14 03:02
作者:Murphy N. J., Gebbie T. J.
出处:Quantitative Finance, 2021-03
本文使用了一种基于对抗型专家的在线学习算法来学习,使财富最大化的零成本组合交易策略所需的最佳参数。该学习算法用于确定大量技术交易策略的动态,这些技术交易策略可以通过历史回测,并从约翰内斯堡证券交易所每日和日内数据执行的基础交易策略集合中形成一个聚合的投资组合交易策略。本文一个关键的贡献是:在每日取样和日内时间尺度上,使用一个新的假设检验来测
更新时间:2023-06-13 06:53
市场是一座黑暗森林,每个交易者都小心翼翼。备受大家关注的“聪明钱”(Smart Money),更是难觅踪影。在本篇报告中,我们尝试解答如下问题:能否从分钟行情数据中,发现“聪明钱”行动的蛛丝马迹?
我们首先利用聪明度指标S,从分钟数据中筛选出属于“聪明钱”的交易。在此基础上,我们构造了聪明钱情绪因子Q,该因子实际上反映了聪明钱参与交易的相对价位。因子Q的值越大,表明聪明钱的交易越倾向于出现在价格较高处,这是逢高出货的表现,反映其悲观态度;因子Q的值越小,则表明聪明钱的交易多出现在价格较低处,这是逢低吸筹的表现,反映其乐观情绪。
根据情绪因子Q对所有A股进行排序并等分五组,多空
更新时间:2023-06-01 14:28