高频交易
高频交易是金融市场上的闪电般的交易活动，通过先进的算法和极速的计算机网络，在毫秒甚至微秒级别完成买卖决策，追求微小但稳定的利润。这种交易依赖复杂的数学模型，对市场数据进行实时分析并快速做出反应。由于交易速度极快，高频交易能在极短时间内捕捉到市场上的微小变动并从中获利，但也因其高速和大规模的特性，有时可能加大市场的波动性和系统风险。高频交易在现代金融市场中占据重要地位，既是技术进步的产物，也带来了市场监管和风险管理的新挑战。
如何开发带有反馈系统的策略？
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
[1] Deep Reinforcem
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
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
高质量AI量化策略
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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
时区瑕疵策略
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？
视频
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
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
揭开雪球期权的博弈局 凌瓴&无鱼 2022/05
摘要
雪球的投资本质
①投资人与券商充当的角色
②投资人与券商是否对立
这是投顾经常被问到的问题。销售机构在推荐雪球产品时，必定会讲到交易对手方是券商，一些投资人会简单理解自己在和券商做博弈。我自己在第一次接触雪球时也有这样的误解：如果雪球产品跌破敲入价格，保本保息机制就消失了，所以作为对手方的券商特别有动力想股票下跌，这样就不用支付利息了。路演里刘博士很清晰的描述了券商与投资
更新时间：2024-06-07 10:33
听海外高频交易专家讲解美国的高频交易-海通证券-20190611
摘要
高频交易在美国证券市场中的角色
如果把正在正常交易、买卖力量均衡的市场比喻成一个平静的水面，此时，某个基本面交易员下了一个数量较大的订单，这好比往水中投入了一块石头。那么，不论是订单自身的价格推动力，还是其他投资者做出的反应，都会使市场产生一系列波动，一如水面泛起的层层涟漪。而高频交易则藏匿于其中，于市场的起伏之中寻找获利的机会。
在美国，上市和交易业务是完全分离的
所有的上市证券均可以在任何一家交易所交易。对高频交易商而言，这种碎片化的交易模式提供了很大的获利机会。试想，同一个证券很有可能因为市场流动性或是参与者结构的差异，甚至只是信息传递存在时滞，在不同
更新时间：2024-05-23 06:11
策略中调用其他因子_AI
更新时间：2024-05-21 08:15
高频回测模块择时策略
更新时间：2024-05-21 06:30
DeepAlpha短周期因子研究系列之：DNN在量化选股中的应用
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更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版模版策略：
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新
更新时间：2024-05-20 10:54
强化学习在金融市场中的应用（上）
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旧版声明
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[https://bigquant.com/experimentshare/e1779fa4ec184a1fb209ebff7c588b8d](https://bigquant.com/experimentshare/e1779fa4ec184a1fb209ebff7
更新时间：2024-05-20 06:33
早盘买卖
更新时间：2024-05-20 06:15
Python基础入门
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更新时间：2024-05-20 02:30
利用机器学习对冲风险
更新时间：2024-05-20 02:09
神经网络交易算法
旧版声明
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策略案例
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更新时间：2024-05-20 01:02
AI选股策略_概念过滤
更新
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新版量化开发IDE（AIStudio）：
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新版模版策略：
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新版数据平
更新时间：2024-05-17 07:50
分钟数据获取
策略案例
AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:
https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6i635yw-6fK4a8ZOZx
[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6
更新时间：2024-05-17 01:13
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
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问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
筹码理论的探索-筹码分布计算的实现
更新时间：2024-05-16 06:36
代码策略
更新
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https://bigquant.com/wiki/doc/stockranker-qFD1Xg1Wz3
代码策略
[https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dccb8f](https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dcc
更新时间：2024-05-16 06:36
【历史文档】高阶应用技巧
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更新时间：2024-05-16 03:23
【历史文档】策略示例-基金智能策略
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更新时间：2024-05-16 02:32