Stockranker

问题

请教catboost的详细使用方法，对于原先使用xgboost或者stockranker的策略，如何用catboost替换掉xgboost或者stockranker?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1US4y1n79r/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/c2422c6678a8

问题

能否stockranker选期货的模板，十几个随机品种，周期一小时1bar。

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1SY411x7m4?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/8c98cb179bd54386867bd6dad86aebf3](https://bigquant.com/experime

问题

我试过用stockrank来标注做空股票和期货，（默认参数，回测做空的代码都写好）标注上加-，如-shift(close,-2)/shift(open,-1)或-shift(open,-1)/shift(open,-2)，随机生成几百甚至上千的策略回测所取得的效果普遍没有做多好，大多数情况甚至连正收益都达不到，而做多好多都轻松取得正收益，是算法的特性还是有其他窍门？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y1E7KJ

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策略源

问题

使用stockranker等排序算法开发策略并进行实盘，发现有时排在第一的股票反而不如排在二三位的股票收益好，如何对策略和算法进行优化，以实现更好的效果呢？

思路

https://bigquant.com/wiki/doc/xinhao-fangfa-oxACTyy7MT

• 数据质量
• 算法质量
• 算法参数调优
• 模型融合

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1nT411A7f5?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086]

新版请见

Stockranker评分的另类用法

策略逻辑

Stockranker是专为选股量化而设计的机器学习算法，其选股思路是根据训练得到的模型，计算股票池中股票的当日评分，根据评分对股票池中的股票进行排序，排序靠前的股票就是当日选出的股票。

这种选股逻辑意味着不论股票的评分是多少，只要排序靠前就能被选中。实际上排序靠前股票的评分有不小差距。而评分反应的是股票的投资价值，评分高表明该股票的投资价值高，评分低表明该股票的投资价值低。因此排序算法仅能反应当天的相对投资价值

请参考新版的大盘择时

机器学习+择时+跟踪止损+技术分析

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/a5ed3eddf32f4e4dad4811a1acc257f0

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/72d5601550164505aad979f7265f8fec

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更新

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

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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

StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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更新

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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

https://bigquant.com/experimentshare/6508a3b7858b4d098a358a880b18b332

训练结果展示： \n

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

在策略生成器中，可以直接菜单化操作的方式新建一个StockRanker实验，通过plot_model我们可以看到StockRanker模型是什么样子的，这样就能够完全透明的将模型可视化的展示出来，包括结构和参数等信息。

# m6 = M.stock_ranker_train.v2
m6.plot_model()

一般情况下AI机器在大量数据上训练出来的模型会远比人做出来的复杂，这也是AI有更好的效果的原因之一。

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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

新版数据

StockRanker模型文件无法导入实盘

上述问题已经在==1个月前==反应给小Q了，但是本周实盘端维护更新，依旧是没有解决这个问题…表示很无奈，上海都快复工复产了，大盘反弹也已经走了一波了~~

实盘时，采用的是加载固化模型的方式，读取模型文件再进行

引言

在BigQuant平台(www.bigquant.com)上线的第一天，我们从互联网搜索引擎领域借鉴了PageRank算法引入到金融市场，提出了StockRanker算法，5年时间悄然过去，时间证明了StockRanker算法在金融量化选股领域的有效性。 今天，我们对DeepAlpha-StockRanker进行简单介绍。

什么是DeepAlpha

Alpha在金融市场有特定含义，表示跑赢市场的超越收益，Deep借用深度学习（Deep Learning）“深度”一词，因此DeepAlpha指通过人工智能深度学习的

问题

https://www.bilibili.com/video/BV1Wf4y1271W?p=9&vd_source=a32aa75ee6253e50dec69457cee613a4

[https://bigquant.com/experimentshare/3a308980ce7b4bb081cdb75a82b2a864](https://bigquant.com/experimentsh

问题

一般排序算法中个，需要设置哪些样本和哪些样本是在同一个group里，这样才能在每个group内做排序训练。对于股票的话，我想训练的时候应该是按照交易日期来做group的。

不过在stockRanker里，好像只有常规的boosting tree的超参，并没有看到设置group的地方（如果有验证集，还需要对验证集设置group），请问这里有什么问题吗？

解答

默认是按date，也就是交易日期来做