模型训练

从金融角度看，模型训练是利用历史数据，通过特定算法构建并优化数学模型的过程。其目的是揭示隐藏在海量数据中的规律，并预测未来趋势。在金融风险评估、投资策略制定、市场预测等核心领域，模型训练发挥着至关重要的作用。它能够将复杂的金融现象转化为可量化、可操作的数学表达，帮助决策者规避风险，发现价值投资机会，以及把握市场动态。随着数据量和计算能力的不断提升，模型训练在金融领域的应用将越来越广泛，成为推动金融行业创新和发展的重要驱动力。

更新

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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：2024-05-15 09:05

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新版数据平

更新时间：2024-05-15 07:49

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新版数据平

更新时间：2024-05-15 06:34

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

了解AIStudio

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。

/wiki/static/upload/31/315c1087-6d07-491a-90ef-43e717997077.mp4

从这里开始

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关键概念

更新时间：2023-09-07 03:12

怎样用自定义函数，计算因子用于模型训练和预测？尤其是提取高频原始因子进行复杂再加工后得到的因子，怎么使用？按文档提供的方法，貌似可以提取因子，但详细比对，数据是错的，估计是与代码列表的date,ins

https://bigquant.com/codeshare/1e2b64b4-0a3a-4c86-b742-46a14e72ee0e

更新时间：2023-06-30 15:58

因子库的因子怎样使用？

怎样使用因子库里的因子作为特征？

{w:100}

这个因子id没法直接使用，

{w:100} 只能复制因子的表达式使用吗？

{w:100}

更新时间：2023-06-01 14:26

短周期因子特征重要性为0

问题

{w:100}{w:100}

是其他因子干扰了结果吗？

解答

这个图表示在这一组因子在此模型训练过程中因子的重要性，由高到低排序。排名靠前因子的表现可能会影响到其他因子的得分，也就是说得分低的因子在这一组参与此模型训练的因子里面得分低，但是在其他因子组合或者其他模型里面不一定表现就差。

更新时间：2023-06-01 14:26

DataFrame如何输入模型训练

问题

预测数据前我想做个自定义筛选，策略中只是举例，但我想实现这个功能，应该怎么把DataFrame输入模型，目前的报错是

{w:100}

解答

这里需要把dataframe格式的数据转换成DataSource的类型，用如下代码就可以了。 data=DataSource.write_df(df),

更新时间：2023-06-01 02:13

超参寻优能用在深度学习上吗？

问题

为啥我的超参寻优用在DNN上，一直显示在运行，却没有结果

-update：刚把分布式运行勾选去掉，开始执行了 \n {w:100}{w:100}

{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}

感觉很慢，这个效率很低啊

更新时间：2023-06-01 02:13

平台能不能实现先选股+后排序？

问题

平台能不能实现先选股+后排序？

解答

已有完善的选股策略，选股结果过多，没有找到好的排序方法。听说平台有一个stockranker很好用，我就想试试，在自己研究的时候发现，发现两种方案：1是传统方案，2是AI方案。

传统方案，比如海龟策略等，可以得到选股结果，但是里边没有模型训练，也就没有排序的功能；

AI方案，在输入特征因子的时候，只能输入选股结果相关的属性，所以不能实现先选出结果后用stockranker排序；（我理解是选股结果对AI来说就是0和1，所以什么都学不到？）

我在想如何把两者结合起来，先用传统方案选股，再用AI方案对选股结果排序

大家有什么好的

更新时间：2023-06-01 02:13

咨询一下,用stockRanker训练,不加中性化和标准化,收益不错,加了之后收益就负了,这是为什么啊

问题

咨询一下,用stockRanker训练,不加中性化和标准化,收益不错,加了之后收益就负了,这是为什么啊

解答

您好，stockranker算法是树状结构的，它本身是不需要标准化的，您标准化后会改变数据，也会使模型训练发生改变，进而就会造成了策略的计算改变哦

更新时间：2023-06-01 02:13

怎么用机器学习判断股票的形态？

问题

怎么用机器学习判断股票的形态？

解答

此问题可以作为一个研究课题了。人眼如何判断三重底？先有一个下跌趋势然后盘整，形成了三个低点，接着向上突破成功了就是所谓的三重底。但是要是盘整后往下成功突破呢，就变成了下跌趋势中的一个中继三重顶形态，所以要等价格走出来后才知道是什么形态，个人理解可以把关键点的信息（例如顶和底的数据）作为特征告诉机器去学习，那又如何提取顶和底这种关键信息呢？可以先从简单形态识别开始研究，例如把各个周期的均线金叉，死叉等信号作为特征，通过机器学习看下哪种周期组合收益最高。关于这个话题，大家都可以一起来讨论一下。

BigQuant策略组

更新时间：2023-06-01 02:13