金融数据
量化金融数据是指通过数学和统计模型对金融市场进行分析和预测所产生的数据。这些数据可以包括历史价格、交易量、波动率、相关性等各种指标，以及基于这些指标计算得出的各种统计量和风险参数。 它们对于投资者和金融机构来说具有重要的参考价值。可以帮助投资者了解市场趋势和风险情况，从而做出更明智的投资决策。同时，金融机构也可以利用量化金融数据来开发新的金融产品和服务，以满足客户的需求并获取更高的收益。 在处理量化金融数据时，通常需要使用各种数据分析工具和技术，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。这些工具和技术可以帮助投资者和金融机构从海量数据中提取有用的信息，并对其进行深入的分析和研究。 请注意，尽管量化金融数据可以提供有用的参考信息，但并不能完全预测市场的未来走势。因此，在使用这些数据时，需要结合其他因素进行综合考虑，以降低投资风险。
c_normalize只适用于单表
SELECT
sf.instrument,
sf.date as date,
sf.total_market_cap,
-- 从技术指标表中选择的字段
ta.ma_golden,
ta.ma_long,
ta.volume_golden,
ta.volume_long,
ta.three_red_soldiers,
ta.hammer,
ta.morning_star,
ta.kdj_golden,
ta.kdj_long,
更新时间：2024-04-06 11:36
量化金融数据包含哪些方面
基本概念
量化金融数据是量化投资的基石，它包括各种类型的数据，用于支持交易决策、风险管理和投资策略的开发。
量化金融数据类别
-
市场数据
- 价格数据：包括股票、债券、期货、期权、外汇等各类金融资产的历史和实时价格。
- 交易量数据：显示特定资产在特定时间内的交易量。
- 成交数据：包含成交价和成交量的详细信息。
-
**基本
更新时间：2024-01-26 11:11
构建行业中性化哑变量矩阵时，1月数据，跑10分钟都跑不出来原因是？
#提取一级行业，可以获得5000多只股票的行业列表。
sql ='''
select *
from cn_stock_industry_component
where date between '2023-0-01' and '2023-01-07'
'''
import dai
ww = dai.query(sql).df()
www_uni = ww.drop_duplicates(subset='instrument')
www_uni
#获取cn_stock_bar1d表数据
sql = '''
select *更新时间：2024-01-12 02:31
询问一个问题
import dai
df = dai.query("""
SELECT date, close, volume, amount
FROM cn_stock_bar1d
WHERE instrument = '000002.SZ'
AND date >= '2022-01-01' and date <= '2022-12-31';
""").df()
为什么会报ModuleNotFoundError: No module named 'MeteorClient'这种错误？
更新时间：2024-01-09 03:38
dai变慢了很多
df = dai.query("""
select date, instrument, rank_pe_ttm,pe_ttm,sw2021_level1
from cn_stock_factors
where date>'2023-01-01'
""").df()
同一个sql，之前跑十几秒就出来，现在需要近3分钟。
\
更新时间：2023-12-29 10:57
AI量化技术
AI量化领域结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）以及量化金融的技术和方法。这一领域的目标是使用算法和计算模型来分析大量金融数据，从而做出投资决策或提高交易效率。
一些在AI量化领域重要技术和方法，以及在金融领域的应用：
- 机器学习算法：机器学习算法是AI量化领域的核心。它们包括监督学习、非监督学习和强化学习。
- 监督学习，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等，用于预测或分类任务，如股价预测、信用评分。
- 非监督学习，如聚类、主成分分析（PCA）等，用于发现数据中的模式和关系，如市场细分、异常检测。
- 强化学习，如Q学习
更新时间：2023-12-18 06:15
逻辑回归和交叉熵
更新时间：2023-12-11 06:50
零基础《AI挑战虚拟股票预测大赛》入门教程
更新时间：2023-11-26 16:58
读分钟数据很容易导致内存溢出
就读几天的分钟数据，我用8G的FAI或者用2C/8G AI Studio就把内存读爆了。是不是读数据有啥BUG？
代码如下：
import dai
dayStart = "2022-12-22" dayEnd = "2023-12-31" sql = f"""FROM cn_stock_bar1m WHERE date >= '{dayStart} 09:30:00' AND date <= '{dayEnd} 15:00:00'""" df = dai.query(sql).df()
\
更新时间：2023-10-09 08:26
高频因子抽取到日频报错
更新时间：2023-10-09 07:10
因子分析的输入需要DataSource对象
\
更新时间：2023-10-09 07:07
因子收益及风险分析模块报错
更新时间：2023-10-09 06:44
过去两年内最高收盘价和最低收盘价
请问如何获取过去两年内最高收盘价和最低收盘价？谢谢
更新时间：2023-10-09 06:30
排序出错——csv
更新时间：2023-10-09 03:43
为什么 高频特征抽取输出值为None?
更新时间：2023-10-09 03:36
减因子画图报错
更新时间：2023-10-09 03:36
数据不完整，是不是数据源写的不对呢
更新时间：2023-10-09 03:03
平台给的模版高频因子抽取报错
更新时间：2023-10-09 02:53
用库里自带来的自动标注模块，运行出错了
更新时间：2023-10-09 02:50
BQ升级后出现错误代码
# 本代码由可视化策略环境自动生成 2018年5月25日 15:20
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。
m3 = M.dl_layer_input.v1(
shape='50,5',
batch_shape='',
dtype='float32',
sparse=False,
name=''
)
m13 = M.dl_layer_reshape.v1(
inputs=m3.data,
target_shape='50,5,更新时间：2023-10-09 02:43
读取数据模块报错——no data
希望通过使用读取数据模块读取表cn_stock_factors_ta，
m7 = M.datahub_load_datasource.v1(
table='cn_stock_factors_ta',
start_date='20200101',
end_date='20230901',
instruments="""# #号开始的表示注释，注释需单独一行
# 每行一条
""",
fields="""# #号开始的表示注释，注释需单独一行
# 每行一条
"""
)
`m7 = M.datahub_
更新时间：2023-10-09 02:26
数据抽取——无法获取close_0
看见模板策略是这么连线的，但是为什么我自己新建的空白策略上照葫芦画瓢会报错？
我明白了，如果指定标的的话，需要用数据源模块是么？那数据源需要填参数的表名在哪里？
更新时间：2023-10-09 02:06
同花顺涨停板涨停封单量因子分析20230928
更新时间：2023-09-27 02:30
WorldQuant Alpha101因子 附录三：所有因子的SQL实现
更新时间：2023-08-21 10:56
数据
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交易市场信息
平台交易市场对应的代码后缀。基本原则：code.exchange ，股票的exchange根据业务来划分，比如A股是SHA/SZA，ETF是 HOF/ZOF，指数是 HIX/ZIX 等；而期货则为全部统一为大写品种代码+四位年月+交易后缀，比如 L2201.DCE，SR2203.CZC。
# 读取数据 默认会返回全部证券代码数据, 通过指定参数 instruments 可以读取到指定的证券代码数据
DataSource("trade_market").read()
# 证券代码后缀对应交易市场
SHA: 上海证券交更新时间：2023-07-07 02:45