算法交易
算法交易是金融领域的技术革新，它利用高级数学模型和复杂算法来快速、准确地分析和解读市场动态，以制定并执行交易策略。这些算法能够在毫秒级别内对市场数据做出反应，远超人脑的处理速度。算法交易为金融行业提供了一个精细控制风险的途径。包括定点交易、套利交易和趋势跟踪等多元化策略的应用，有效提高了交易的准确性和效率。其背后的智能化系统可24小时不间断地监控市场，捕捉交易机会，大大减轻了人工作业负担，同时，极大地提升了在多变金融市场中的适应能力和盈利能力。更重要的是，由于大部分决策基于预定规则和数据模型，算法交易显著降低了情绪化决策的风险。然而，也需注意到，过度依赖算法可能导致失去对市场直觉的把握，并且在极端市场情况下，算法可能失效，导致不可预见的风险。总体而言，算法交易以其快速、精准和高效的特性，逐渐成为现代金融市场的核心竞争力。
如何获取策略模拟资金曲线信息 ，再反向输出集成策略？
问题
如何获取策略模拟资金曲线信息 ，再反向输出集成策略？
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1wR4y1C7ZT/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/b8a38c78cb844ac3bc3821e42497ff5
更新时间：2024-06-07 10:55
基于遗传算法挖掘股票因子
更新时间：2024-06-07 10:55
情绪周期中涨跌停数、最高板数等代码编写
问题
35th Meetup提到的情绪周期中最高板数，涨停家数，跌停家数，昨日涨停今日表现(赚钱效应)等具体代码的编写。
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视频
https://www.bilibili.com/video/BV1nT4y1q7Ut/
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/224aa4076333436ea5a570694376631a](https://bigquant.com/experimentshare/224aa40763334
更新时间：2024-06-07 10:55
49th Meetup
更新时间：2024-06-07 10:55
深度学习在期货高频上的应用
更新时间：2024-06-07 10:55
53rd Meetup
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更新时间：2024-06-07 10:55
如何将60分钟K线合成120分钟K线
问题
如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢？
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https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/
策略源码
https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d
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更新时间：2024-06-07 10:55
“标记买卖点”代码复习
问题
知识库的策略分析里面有个“标记买卖点”的代码，能不能请老师把这个代码讲解一下，方面以后分析其它策略的时候使用。链接在这里：标记买卖点
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https://www.bilibili.com/video/BV1554y1f7Rf/
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/1f66fd8421044f2a9884c9f1d3614ce1](ht
更新时间：2024-06-07 10:55
计算股价高低位的方法
问题
有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位？
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https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?share_source=copy_web
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33
更新时间：2024-06-07 10:55
日线策略信号进行日内择时
【旧版使用说明】此文档为旧版本，相关文档可参考：
https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH
20210624 Meetup 策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1
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更新时间：2024-06-07 10:55
自定义模块的使用方法
更新时间：2024-06-07 10:55
如何构建Halpha、wgt_return_Nm等动量因子
更新
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
[http
更新时间：2024-06-07 10:55
storanker模型同时买入因子最大和最小
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
更新时间：2024-06-07 10:55
国泰君安alpha191中的count、regbeta、regresi三个函数
问题
国泰君安alpha191中的count、regbeta、regresi三个函数怎么定义？
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https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?p=2&share_source=copy_web
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策略源码
# 国泰君安 Count(a, n)，过去5天close_0 > close_1 的天数
conditions = where(close_0更新时间：2024-06-07 10:55
高频动量策略与主观超短交易
分享主题
高频动量策略与主观超短交易
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视频回放
https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/
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直播资料
/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf
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更新时间：2024-06-07 10:55
机器学习应用于底部反转策略的表现
问题
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.3
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策略源码
详见上述链接
更新时间：2024-06-07 10:55
2021-AI量化Meetup导览
导语
2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me
更新时间：2024-06-07 10:55
AI量化大赛获奖策略分享《龙头战法实盘-中证150增强》
更新时间：2024-06-07 10:55
2022-AI量化Meetup导览
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更新时间：2024-06-07 10:55
【主题分享】市场风格变化时策略如何自动切换
策略源码
更新时间：2024-06-07 10:55
高频回测算子使用（HFTrade）
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
新版数据平
更新时间：2024-06-07 10:55
BigQuant平台策略构建流程
更新时间：2024-06-07 10:55
回测引擎常用功能示例
更新时间：2024-06-07 10:55
59th Meetup
本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb
因子挖掘
如何利用市场信息？
利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：
- 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
- 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
- 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
- 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型
更新时间：2024-06-07 10:55
AI量化交易常识
分享一些量化交易相关的常识信息。
**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke
更新时间：2024-06-07 10:48