• 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：

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

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

我们之前已经介绍过几个风格轮动的策略了，本质上依据的就是股票市场长期存在的“强市炒成长、弱市求稳健”的轮动策略。

1.神经网络算法

1.1算法核心原理

神经网络是一种模仿人脑神经元连接结构的机器学习模型，擅长处理多维度、非线性的复杂数据关系。其核心优势在于通过多层网络结构自动学习数据中的隐藏规律，无需人工预设特征映射关系，能更精准捕捉市场风格背后的复杂驱动逻辑。

1.2神经网络架构设计

我们采用的是全连接神经网络，具体的结构如下：

• 输入层：接收 6 个核心市场特征（市场广度指标 breadth_ma20、短期动量 avg_mom5、长期动量

策略介绍

本策略基于 BigQuant 平台的 StockRanker 排序学习算法，通过机器学习方法预测股票在未来一段时间内的相对表现，并对股票进行横截面排序，从而构建可交易的股票组合。

StockRanker 是 BigQuant 自研的一种 Learning to Rank（排序学习）算法，专门用于量化选股场景。\n它通过在多维因子/特征数据上进行训练，学习股票在未来收益维度上的相对优劣关系。

模型输出的是一个相对评分（score）：

• score 只用于 同一交易日的股票排序
• score 的绝对大小本身不具有直接金融意义
• score

https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0

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一、随机森林（Random Forest）

集成学习方法（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，旨在通过组合多个基本模型（弱学习器或基学习器）的预测来提高整体性能和泛化能力。集成学习的核心思想是，通过结合多个模型的意见和决策，可以减少单个模型的误差，并在各种不同情况下获得更稳健的结果。集成学习方法通常比单个模型更强大，适用于各种机器学习任务，包括分类、回归和聚类等。

随机森林属于集成学习的一种，通过集成学习的Bagging思想将多棵树集成的一种算法：它的基本单元就是决策树。随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数

小白学习

小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

机器学习/深度学习

1. 机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？
2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些？
3. 机器学习或深度学习策略回撤过高，该结合什么风险控制或择时策略比较好？
4. 如果使用深度学习或机器学习自动挖掘因子？
5. 使用深度学习模型时，总觉得泛化性能很差。加上一些提升泛化能力的手段， 比如正则、dropout等，好像没什么用。请问有没有什么较好的方法？

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策略调优

1. 如何判断策略失效以及失效后的处理

Q1-@james:有什么另类的标注可以推荐下？

https://bigquant.com/wiki/doc/-0kcMgSnQXw

https://bigquant.com/wiki/doc/rengongzhineng-xilie-ershijiu-shouyi-linglei-biaoqian-zhengquan-fuben-xRMNFmmg00

https://bigquant.com/experimentshare/85eb463354e54a9695eddc0c570040e6

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AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：

2021-AI量化Meetup导览

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd

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视频讲解

可看视频听老师的详细讲解

机器学习逻辑理解

问：机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？

答：

1）可解释性

2）如何减少过拟合

3）机器学习/深度学习课程

常见的机器学习/深度学习模型

目前

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fe8ec83484ca44148602d39a58545d75

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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

导语

BigQuant宽客学院伴随着平台的更新，学习和探讨的内容也日益增加。大家对机器学习、深度学习的策略研究越来越深入，新的想法也层出不穷，为了满足大家对探索的渴望，因此我们准备了定期的“BigQuant AI量化专家MeetUp”，本周四正式启动了！BigQuant学院院长、AI量化专家现身BigQuant B站直播间，在线交流、答疑，解决您在AI量化和BigQuant遇到的所有问题！

Meetup内容

以导师答疑为主，解决大家在日常开发中遇到的问题：

1. 策略开发新思路探讨
2. 策略开发中遇到的疑惑
3. BigQuant平台使用

**Meet

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/644652453c624f34a027c192e4f8703a

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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

问题

如何开发带有反馈系统的策略？

解答

比如今天买明天卖的策略，根据股票每天的收益情况，反馈给策略，进行参数调整，这样就可以让策略每天都是新鲜的，并且是真正贴合市场的活的策略。

模型动态更新

深度强化学习

基于深度强化学习的股票交易

[1] Deep Reinforcem

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

《机器学习应用于底部反转策略的表现》

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

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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