机器学习

BigQuant策略模板库旨在帮助用户快速开始并优化他们的量化投资策略。无论您是初学者还是经验丰富的投资者，我们的策略模板都能提供从简单到复杂的多种投资策略选择。这些模板涵盖了基础策略、中级策略和高级策略。

• 基础策略模板：适用于刚开始接触量化投资的用户，例如简单的移动平均线交易策略。
• 中级策略模板：适用于具有一定经验的用户，包括多因子模型和基于事件的交易策略。
• 高级策略模板：针对高级用户设计，使用复杂的机器学习算法和高频交易技术。

模版使用

• 克隆模版策略
• 进入 [AIStudio 3.0](https://bigquant.com/aistud

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

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策略源码：

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https://bigquant.com/codeshare/e7bb60a5-a6e1-4310-9e6a-e4b742fb0f13

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• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/358882de-f418-4ebe-b3c4-effc16ea1c9d](https://bigquant.com/codeshare/358882de-f418-4ebe-b3c4-

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

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策略源码：

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• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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[https://bigquant.com/codeshare/56e64ce1-43c8-4317-90d4-5df0a427a966](https://bigquant.com/codeshare/56e64ce1-43c8-4317-90d4-5df0

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

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• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

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• 运行环境：AIStudio 3.0

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策略源码：

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• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/86ef92ba-f91f-46fa-a6d3-d7b2207e741b](https://bigquant.com/codeshare/86ef92ba-f91f-46fa-a6d3-d7

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 机器学习：KNN算法

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

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[https://bigquant.com/codeshare/4fbd0eb2-8eec-4d43-b9bb-5aa4596d847a](https://bigquant.com/codeshare/4fbd0eb2-8e

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：索套回归
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：岭回归策略
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/af49fa20-ce4a-4f8f-b88c-d413035fe309](https://bigquant.com/codeshare/af49fa20-ce4a

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 线性回归：构建因子+单因子策略回测
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/cd8638d7-21c0-4df4-8a29-e9f1cc227df0](https://bigquant.com/codeshare/cd8638

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：逻辑回归策略：预测上涨概率
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/b2a658f9-e445-422b-95f9-b57a50e23562](https://bigquant.com/codeshare/b2a65

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：线性回归策略：预测上涨概率
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/3c3165db-d37e-4c8a-90f6-8af10855fb18](https://bigquant.com/codeshare/3c3

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：线性回归策略：预测收益
• 策略说明：本代码以教学目的为主，请自行调参

回测图：

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/ead656f5-c6a0-4a6d-9226-2ed3474d2a20](https://bigquant.com/codeshare/ead656f5-c6

1000篇研报+900本电子书，我们从网络渠道收集了量化学习资料，整理为合集，==获取方式请查看文章最后==。

资料合集目录：

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一、研报部分示例（1000篇）

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=a19ece99-3

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gplearn核心概念

它是一个基于Python的库，旨在通过遗传编程（Genetic Programming, GP）实现机器学习的功能。遗传编程是一种自动化的机器学习方法，通过模拟达尔文的自然选择理论来解决问题。它属于遗传算法的一种，通过选择、交叉（杂交）、变异等操作对程序（个体）进行迭代，以产生更好的解决方案。gplearn主要用于回归和符号回归任务，可以自动生成解决特定问题的数学模型或符号表达式。它的灵感来自于 scikit-learn，可以用于自动化发现数据中的关系，创建复杂的模型或因子。在金融领域，gplearn可以用于因子挖掘，帮助发现影响股票价格

回归是一种挖掘因变量和自变量之间关系的技术。它经常出现在机器学习中，主要用于预测建模。在本系列的最后一部分中，我们将范围扩大到涵盖其他类型的回归分析及其在金融中的用途。

线性回归

简单线性回归

简单的线性回归允许我们研究两个连续变量之间的关系——一个自变量和一个因变量。

简单线性回归方程的一般形式如下：

其中 (β_{0}) 是截距，(β_{1}) 是斜率，(ϵ_{i}) 是误差项。在这个等

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。（文末含量化核心资源）

核心工具

数据分析

历史数据分析：通过分析历史价格、成交量等数据来预测市场趋势。

实时市场数据：收集实时交易数据，对市场

Scikit-learn是一个开源的Python库，专为机器学习提供简单和有效的工具。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib库之上，提供了一套广泛的监督和非监督学习算法通过一个一致的接口。Scikit-learn广泛应用于学术和商业环境，特别是在数据挖掘、数据分析和机器学习领域。

基本概念

Scikit-learn的设计哲学基于以下几点：

• **简洁的