【此文档为旧版】 相关新版文档参考:
https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb
https://bigquant.com/experimentshare/16571b942a8a4a92a4914c15f65d0883
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更新时间:2024-05-20 03:03
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:2024-05-17 03:39
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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 03:40
对于kline(K线图)的 _type=“kline” 和 series_options:
bigcharts.Chart(
... 其他参数
# 【设置图表类型】图表类型,具体参考各类型图表,别名 candlestick
type_ = "kline",
# 各数据系列配置项,其中key为数据系列名称,value为配置项,配置
更新时间:2024-04-25 07:38
麻烦,问一下,期货日内分钟K线图画的时候出现这个错误,怎么解决完善?
https://bigquant.com/experimentshare/d01379a313004a6895b7644f8f0ec144
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更新时间:2023-10-09 07:36
更新时间:2023-10-09 02:42
技术分析,在中国非常流行,有一大批追随者。比如如果我们去看当当投资理财类书籍畅销榜,在前100本卖的最好的投资理财书中,有不少技术分析类书籍:蜡烛图、K线图、艾略特波浪、技术分析大全、震荡指标MACD,等等。可见这样的投资分析方法,在广大读者和股民中有很大的市场。
问题在于:这些林林总总的技术分析,到底有没有用?到底能否为我们投资者带来更好的投资回报?今天这篇文章,我们就来好好研究一下这个问题。
在回答这个问题之前,我们首先需要定义一下,到底什么是技术分析。在本文的分析框架中,技术分析,指的是根据一支股票,或者一个指数过去的历史信息(包括价格、交易量、开仓量等),来预测其未来的价格走势。
更新时间:2023-06-14 03:02
请问比如最近涨停是哪一天,这个怎么实现?
更新时间:2023-06-01 14:26
如题所示,如果画股票分时图?
更新时间:2023-06-01 02:13
更新时间:2023-05-17 06:36
漂亮的界面是量化程序的脸面,直观专业的界面能帮助我们了解股票的走势和形象地展示量化交易的结果。本文介绍如何使用matplotlib做出专业的K线图和展示各种技术指标:
![](data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='987' height='674'></svg>)
matplotlib是受M
更新时间:2023-02-13 08:42
麻烦,问一下,期货日内分钟K线图画的时候出现这个错误,怎么解决完善?
https://bigquant.com/experimentshare/93512e5017b14351bad305ae671ba44e
目前基础特征抽取只适用于股票,期货的因子计算需要用数据源模块把行情数据抽出,然后通过衍生特征抽取来进行因子计算,请参照
[https://bigquant.com/experimentshare/1e60493
更新时间:2022-12-20 14:20
可不可以把每天最后一根K线定义在14:50,这样就可以当天出信号当天下单,不用等到第二天开盘。
https://www.bilibili.com/video/BV1zZ4y1t7VX/
[https://bigquant.com/experimentshare/ccc914b3e10b4d18bb87bc2facafe51f](https://bigquant.com/experimentshare/ccc914b3e10b4d18bb87bc2
更新时间:2022-06-19 02:29
如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢?
https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/
https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d
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更新时间:2022-05-24 03:20
导语:本周精选1篇关于应用深度学习构造投资组合的文章,本文通过深度学习来模仿交易员观察K线图的方式做出交易决策为出发点。此文颇有创新:利用无监督卷积自动编码器对K线图进行特征提取;使用模块度优化(modularity optimisation)算法对股票进行聚类分析;选取每个聚类中夏普比率最高的股票,构造投资组合。本文对于理解深度学习如何进行量化投资颇有帮助,值得一读。BigQuant拥有海量的数据和主流开源AI框架,赋能每一位爱好机器学习/深度学习和量化交易的人。
特别鸣谢原文
更新时间:2022-05-10 07:54
更新时间:2021-07-30 07:25