模型训练

1,训练和回测用同样的时间段，得到的结果依然很差？

2，在训练模式中，用回归选项就报错？

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年初就一直在等啦

终于等到这本书

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此书的代码下载地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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本文为旧版实现，仅供学习参考。

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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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问题

深度学习在期货高频上的应用

策略源码

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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问题

如何计算板块收益率构造模型训练标注和模型过滤

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1p8411t7LH/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=0.3](https://www.bilibili.com/video/BV1p8411t7LH/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&

问题

如何在全连接模块中自定义swish激活函数的代码

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1DL4y1w7sb?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9f1dae69e055429c9922b4f5d038361a](https://bigquant.com/experimentshare/9f1d

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策略案例

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https://bigquant.com/codesharev2/8a7c55c5-b437-4d23-9f53-47d0f41fbd98

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策略介绍

本策略使用StockRanker算法，通过在多个因子/特征的数据上训练，旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。

策略流程

1. 特征选择：输入对股票价格有显著影响的多维度因子，可以是包括基本面、技术指标、情绪指标等等
2. 预测目标：预测未来 5 日收益率
3. 数据抽取和处理：抽取和处理数据
4. 模型训练：应用StockRanker算法，训练模型来预测股票未来上涨概率。StockRanker返回一个相对分数(score)，分数越大，预测未来涨幅越大。注意此 score 绝对值没有意义。
5. 仓位分配：买入 score 靠前的股票，越靠前，仓

简单介绍

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

快速入门

启动AIStudio

点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启动AIStudio，或点击AIStudio超链接直接跳转。

初次启动可能需要一些时间，请耐心等待。

启动过程中可以点击"签到领宽币"，获得50宽币的奖励。

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导语

本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。

使用StockRanker模型

在模型训练之后即可看到模型可视化输出, 包括特征重要性、以及树的分支情况:

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