AIStudio

AIStudio,作为一站式的人工智能开发与学习平台,不仅为开发者提供了强大的算法工具和丰富的数据集,更在金融领域展现了其独特的价值。通过AIStudio,金融机构能够高效构建和训练复杂的金融模型,如风险评估、市场预测和投资组合优化等,从而加速金融创新的步伐。此外,平台上的课程与竞赛也吸引了大量金融背景的学者和从业者,他们在探索金融科技融合的同时,共同推动着金融行业的智能化转型。

【旗舰版】使用本地VSCode连接到 AIStudio

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio,在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意:本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 旗舰版 专有。

环境配置

配置 SSH

  • Windows 10/Mac/Linux 等一般都默认安装了 SSH 客户端,可以现在命令行运行 ssh 看看是否已经安装。如果未安装,可以询问 [QuantChat](https://b

更新时间:2024-12-17 04:16

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更新时间:2024-08-28 00:53

138-基于DNN模型的智能选股策略

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

新版数据平台:

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子:

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS

新版因子平台:

更新时间:2024-08-22 07:30

随机森林多头策略(AIStudio3.0.0)

引言

最近上传了一个新版的随机森林模块,大家可以尝试使用一下。

策略思想

因子和标签选取

因子为市盈率和过去30天和过去90天价格, 标签为未来五日收益率。

策略

[https://bigquant.com/codesharev3/471c0bcd-ec7

更新时间:2024-08-22 05:01

AIStudio python环境定制

安装python包

使用pip命令进行安装

本平台已默认配置python3.11环境可以直接使用“pip”命令进行安装,需要打开终端输入pip安装包命令

按ctrl + ` 打开终端

或随机选择一个文件右键点击“在集成终端中打开”

pip常用命令

#显示版本和路径
pip --version

# 获取帮助
pip --help

# pip安装包 这里以pandas为例子
pip install pandas              # 最新版本
pip install pandas==1.0.4       # 指

更新时间:2024-07-24 10:02

AIStudio 中如何安装 vscode 插件

AIStudio插件

  • BigQuant AIStudio 兼容 vscode 插件,vscode 插件可以安装到AIStudio使用

安装

  • 搜索插件:在 https://marketplace.visualstudio.com/vscode 搜索需要的插件
  • 下载插件:进入插件详情 > Version History > 选择版本 > Download\n一般情况下选择最新版本。部分插件最新版本可能和AIS

更新时间:2024-07-24 06:31

因子构建与标注样例-TALIB库定义技术指标_自适应均线

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

新版数据平台:

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子:

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS

新版因子平台:

<https://bigquant.com/wiki/doc/b

更新时间:2024-07-12 01:08

AIStudio3.0中的DataSource是否和Dataframe不能互转了?

BigTrader - 回测与交易引擎 文档中有如下描述,DataFrame和DataSource可以互转。当碰到一些SQL比较难处理的逻辑时,使用python代码处理,并转回DataSource即可。

DataFrame转DataSource

#创建DataFrame
df = pd.DataFrame([])

#将DataFrame转为DataSource
ds = DataSource.write_df(df)

DataSourc

更新时间:2024-06-28 07:57

AIStudio 可视化模块开发

视频讲解

点击此处查看视频讲解


AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE,可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练。AIStudio的一大亮点功能便是可视化策略!

**何

更新时间:2024-05-22 15:20

编写策略/AIStudio

简单介绍

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE,可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。


快速入门

启动AIStudio

点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启动AIStudio,或点击AIStudio超链接直接跳转。

初次启动可能需要一些时间,请耐心等待。

启动过程中可以点击"签到领宽币",获得50宽币的奖励。


![加载页面](/wiki

更新时间:2024-05-22 15:05

◆快速入门

BigQuant 开始使用

BigQuant 导航

快速创建一个量化策略

  1. 登录 BigQuant,进入 编写策略

    \

更新时间:2024-05-22 08:43

指数研究:指数择时策略

更新

本文为代码实现,仅供学习参考,可视化策略见:

https://bigquant.com/wiki/doc/122-xU6xPIfoPp

/wiki/static/upload/d2/d2d6827c-71b2-425b-81ce-b957dcc55763.mp4

回测图:

![](/wiki/api/attachments.redir

更新时间:2024-05-20 07:21

机器学习:20-DNN-滚动训练

  • 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==


\

策略源码:

{{membership}}

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

\

更新时间:2024-04-25 07:41

机器学习:18-滚动训练-线性回归

  • 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==


\

策略源码:

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/66c560a3-335b-407c-aa2f-7053322141f4

\

更新时间:2024-04-25 07:41

机器学习:17-LSTM

  • 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:

\

策略源码:

{{membership}}

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

更新时间:2024-04-25 07:41

机器学习:16-CNN

  • 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==


\

策略源码:

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/ccbddd56-eddd-4a7f-95e2-88e8a0432a3d

\

更新时间:2024-04-25 07:40

机器学习:15-DNN

  • 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:


\

策略源码:

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/fd48a0d6-918f-4001-9a84-bcea18ae174b](https://bigquant.com/codeshare/fd48a0d6-918f-4001-9a84-bc

更新时间:2024-04-25 07:40

条件选股:双均线策略

声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

交易逻辑:

  • 当收盘价5日均线大于10日均线时,以第二日开盘价买入;
  • 买入后,当收盘价的5日均线小于10日均线时,以第二日开盘价卖出;


https://bigquant.com/codeshare/65912162-7c7b-4493-b5ee-43d3b92123c7

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更新时间:2024-04-25 07:25

条件选股:多头排列回踩均线买入

  • 声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑
  • 声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
  • 买入条件:
  • 5日均线大于10日均线,10日均线大于20日均线,20日均线大于40日均线,40日均线大于120日均线;
  • 今日最低价小于10日收盘价均线 的股票,次日以开盘价买入;
  • 买入后,如果5日均线小于40日均线,则次日以开盘价卖出
  • 允许最多同时持有20只股票


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策略源码:

[https://bigquant.com/codeshare/5051711d-1470-49f0-b448-e0cacfcf477b](https://bi

更新时间:2024-04-25 07:25

条件选股:基于财报的事件驱动策略

声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取:在财报公告日当天,筛选出净利润同比增长小于1的,并按照净利润同比增长排序

股票过滤:剔除ST、退市、非主板、上市时间小于365天的

买卖时间:开盘买入,收盘卖出

初始资金:100万

持仓票数:3

持仓周期:30天


回测图:



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策略源码:

{{membership}}

更新时间:2024-04-25 07:24

单因子策略:250日换手率之和


回测图:

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策略源码:

声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行(点击克隆之后-选择最新环境)

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01f4](https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01

更新时间:2024-04-25 07:22

AIStudio报错:The Pylance extension is not installed

AIStudio启动后,弹出如下错误,这个问题怎么解决?

The Pylance extension is not installed but the python.languageServer value is set to "Pylance".
Would you like to install the Pylance extension to use Pylance, or revert back to Jedi?


![](/wiki/api/attachments.redirect?id=8c819693-5d56-4b22-9bc5-4171c7

更新时间:2024-03-21 06:22

FAI - 分布式云计算加速集群

FAI是BigQuant研发的云加速集群调度应用,可以动态调用服务器集群级的算力,加速海量数据处理、高频因子挖掘、并行超参搜索、滚动训练等复杂任务的运行。

FAI 快速入门

安装FAI插件

启动AIStudio AIStudio 快速入门

在扩展商店中找到FAI并安装,如果已经默认安装则可以忽略这一步。

![安装 Fai AIStudio Extension{w:90}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:

更新时间:2023-10-18 08:34

FAI 快速入门

安装FAI插件

启动AIStudio AIStudio 快速入门

安装 Fai AIStudio Extension{w:90}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}在扩展商店中找到FAI并安装,如果已经默认安装则可以忽略这一步。

FAI入口与集群列表

![FAI入口与

更新时间:2023-10-18 08:27

BigQuant AIStudio 用于程序员笔试和电话面试

我们在持续招聘优秀的工程师,BigQuant AIStudio提供了非常好的在线代码编写环境,用于笔试和电话面试过程,代码可以以链接形式分享(右上角分享按钮)。

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更新时间:2023-10-18 06:27

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