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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:2024-05-16 02:00
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更新时间:2024-05-16 01:58
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更新时间:2024-05-16 01:52
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https://bigquant.com/wiki/doc/5z65lqo5y2356ev56we57up572r57uc55qe5asa5zug5a2q6ycj6ikh-3hXXZIwYtI
[https://bigquant.com/experimentshare/86296263b27
更新时间:2024-05-15 10:38
本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。
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:
[https://bigquant.com/codesharev2/
更新时间:2024-05-15 10:25
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更新时间:2024-05-15 09:51
完成了数据处理,接下来就可利用平台集成的各算法进行模型训练和模型预测啦。本文将详细介绍“模型训练”、“模型预测”两大模块操作、原理。
模型训练和模型预测是AI策略区别于传统量化策略的核心,我们通过模型训练模块利用训练集因子和标注数据构建一个模型,并通过模型预测模型将预测集的因子数据输入模型进行预测。 \n
在模块列表的 机器学习 、 **深度学习
更新时间:2024-05-15 09:51
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更新时间:2024-05-15 09:05
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更新时间:2024-05-15 07:49
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更新时间:2024-05-15 06:34
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。
更新时间:2024-05-10 02:49
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
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。
![加载页面](/wiki
更新时间:2024-03-19 06:52
/* 使用DAI SQL为量化模型预测生成标签数据。标签反映了未来5日的收益率,并且被离散化为20个桶,每个桶代表一个收益率范围。这样,我们就可以训练模型来预测未来的收益率范围,而不仅仅是具体的收益率值。
更新时间:2024-02-01 08:26
/* 使用DAI SQL为量化模型预测生成标签数据。标签反映了未来5日的收益率,并且被离散化为20个桶,每个桶代表一个收益率范围。这样,我们就可以训练模型来预测未来的收益率范围,而不仅仅是具体的收益率值。
更新时间:2024-01-31 03:56
首先解释一下标题: CNN:卷积神经网络(Convolutional Neural Network), 在图像处理方面有出色表现,不是被川普怒怼的那个新闻网站; 股票涨跌:大家都懂的,呵呵; 股票图片:既然使用CNN,那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好了。当然,本文中使用的图片并不是在看盘软件上一张一张截下来的,而是利用OHLC数据“画”出来的; 尝试:这个词委婉一点说就是“一个很好的想法^_^",比较直白的说法是“没啥效果T_T”。
进入正题: 首先是画出图片。本文目前是仿照柱线图画的。 ![{w:100}](/wi
更新时间:2023-11-28 10:03
更新时间:2023-11-26 16:58
《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本文文末克隆策略源代码,进行深入和扩展研究。
Ali El-Shayeb通过价格和成交量相关的9个特征训练模型,特征列表和数据来源见下图。
![](/community/uploads/default/origin
更新时间:2023-11-26 16:58
自己通过import xgboost可以实现自定义目标函数,但是和平台的xgboost模块相比,自己的import xgboost比平台的xgboost模块慢了很多,时间花费几乎是30倍差距。
那么,如何基于平台的xgboost,实现自定义目标函数的定义呢?
\
更新时间:2023-10-09 07:41
验证集通过这个端口传入,构造方法和训练集一样。只需要设定开始和结束的日期。
步长可以通过
![{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=276f2f17-0d2e
更新时间:2023-10-09 07:35
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更新时间:2023-10-09 07:09
三种构建大盘风控指标的方法关于LSTM+CNN的模型进行大盘风控的策略代码未找到,能否提供一下,谢谢。
https://bigquant.com/wiki/doc/dapan-zhibiao-fangfa-MoB3kNcAMG
更新时间:2023-10-09 06:28
更新时间:2023-10-09 06:22
更新时间:2023-10-09 03:26
麻烦工程师兄弟看一下
更新时间:2023-10-09 02:46