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 10:35
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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:2024-05-17 06:42
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https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
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新版数据平
更新时间:2024-05-16 02:00
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新版量化开发IDE(AIStudio):
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
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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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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 08:19
如何从A股市场中,对每一支股票,按照季度维度,统计不同季度下的净利润数据。然后再和股票的日维度数据对应起来。写出具体的案例demo。
所谓季度维度的净利润数据,是指每个股票在单个季度下的净利润,类似于通达信右上角的季度维度净利润柱状图的数据【如下图】。不能是累计的季度净利润数据。
麻烦帮忙写出具体案例demo,谢谢~
更新时间:2023-10-09 08:23
https://bigquant.com/data-platform/datasources/8c670795-1345-49e4-99e5-6130316585b2
这张表里头的特征要怎么引用才行??
在输入特征列表模块,直接写特征名称没有用。。。
![{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=9a43e266-5cda-426f-9f1
更新时间:2023-10-09 03:00
在平台策略编写文件导航器中,有近20个模板策略,可供大家借鉴学习,本文进行简要介绍。
在编写策略界面下,我们可以找到模板策略文件夹,存放了一些常用的策略/功能实现模板。
进入模板策略文件夹,可以看到股票和期货两个文件夹,分别存放了股票策略模板和期货策略模板。
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=7f852357-2290-
更新时间:2023-08-02 05:59
巴菲特在今年的伯克希尔年会上说过:
**“ (Chinese) Markets have a casino characteristic that has a lot of appeal to people, particularly when they see people getting rich around them. And those who haven’t been through cycles before are more prone to speculate than people who have experienced the outcome of wild spec
更新时间:2023-06-14 03:02
A股股票30分钟行情数据,数据源:bar30m_CN_STOCK_A,1支股票每天对应的是8条数据,但8条数据没有个序号,无法通过数据过滤的节点,只保留自己想要的那条(如14:30-15点的那条),与A股的日线数据做连接,是数据源设计时缺少了序号字段,还是有其它的方法可以完成连接,请指教,谢谢!
以下是数据源的获取截图、以及获取到的数据截图
更新时间:2023-06-01 02:13
更新时间:2023-01-03 07:44
A股股票过滤模块,
选择 中证500,其他选择 全部
为什么得到的结果 只有469条,而不是500条?
https://bigquant.com/experimentshare/6921a85b44a94f4690a41773331d90ca
更新时间:2022-12-20 14:20
作者:donkyxote
基于17个短期因子,其中8个量价因子,9个均线因子。训练集使用2005-01-04至2020-06-01日,每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的1只A股股票,次日卖出。
原有模型是基于BQ提供的Stockranker机器学习算法:
![图 1:stockranker-2021年1月4日至2022年1月21日的模拟实盘结果{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=bb5b3d09-3e20-4840-b5e0-2220d7f55
更新时间:2022-06-22 14:58
作者:dkl297836
基于32个短期价量因子,训练集使用2016年1月1日至2020年12月31日共5年数据,每个交易日买入模型当日预测结果排名靠前的10只A股股票,个股最大仓位限制为20%,持股时间设置为5个交易日,初始资金100万。
原有策略是基于Lightgbm机器学习算法,该策略的表现见图1:
![图 1:lightgbm-2021年1月1日至2022年6月10日回测结果{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachment
更新时间:2022-06-20 07:57
导语
在阅读了 深度学习的简要介绍后,本文将介绍深度学习CNN模型及其在量化投资领域中的应用。
机器学习作为人工智能的核心,其传统算法在解决很多问题上都表现出了高效性。随着近些年数据处理技术上的进步和计算能力的提升,深度学习得以在很多问题上也大放光彩,成为近一段时间互联网、金融等领域的大热门。
在量化投资领域,机器学习尤其是由统计学延伸的各种算法一直以来都被尝试应用在选股、择时等策略的开发上,随着深度学习在其他领域上的突破,其在自动化交易甚至投资策略的自开发自学习方面的应用成为了大家探索的焦点。
更新时间:2022-05-12 13:58
更新时间:2021-12-14 13:14
更新时间:2021-11-30 02:54
更新时间:2021-07-30 07:26
更新时间:2021-07-30 07:26