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可以对接自研量化平台

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策略共享交流

谁有兴趣想看天梯优质的策略,本人可以共享交流,有意者可以加V:qwrs2538交流(备注大宽策略)

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【如何检验过拟合?】学会这招减少你实盘踩坑的概率

如何检测过拟合or 欠拟合?

首先祝大家五一快乐。

趁着假期没事,虫哥给大家唠嗑唠嗑实盘中踩的那些坑。

4月不易,且行且珍惜,跑的最好的一个小账户只有一点安慰奖(别笑,差不多一个月工资了…………)。平均下来 每个账户只有5-7%的平均收益,可以看到最近的行情真的不是很好赚钱。

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【干货】开发AI量化策略所遇到的坑

AI只是工具,想要驾驭AI还得自身有点功底,不然反而会被工具所害,甚至从信仰AI变为抵制AI。本文简单介绍开发AI量化选股策略中所遇到的各种坑,希望大家有所收获,少走弯路。

本文主要从思想和实操两个层面分享下我在开发AI量化选股策略中所遇到的各种坑,也希望各位小伙伴能够进行补充。

策略思

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AI选股策略——综合过滤

新建一个可视化AI选股策略,如下图所示:

在训练集流程中的缺失数据处理模块m13前加入模块“去除退市股”、“过滤市场”、“过滤st股票”(从“用户模块”——“共享模块”中找到并拖入画布)即可实现相应的过滤功能;

在验证集流程中的缺失数据处理模块m14前加入模块“去除退市股”、“过滤市场”、“选取

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8月24日大跌行情下涨停分享

原创作者:woshisilvio

转载 和贴图请不要随意编辑,模型实盘效果仅作为学习交流,不做投资建议。

感受

天气和实盘,都让人感觉到难受,天气又热 持仓又绿,冰火两重天

在酷热的夏日,我感受到了任总送来的浓浓的寒意。。。。

**这一波大跌 真的跌的心寒,

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日内分时成交的秘诀-海通证券

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  1. 股票数据选取:1分钟bar类型-OHLCVA六个series
  2. 日期:20201月1号-2022年5月24号
  3. **股票池:从平台抽取回测日期内沪深300成分股(分钟级别全A股票池抽取特征,合成占用平台资源和内存过大,导致内存数据溢出,所以缩小样本范围),共计350

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DeepAlpha实践报告(一)

作者:woshisilvio

DeepAlpha 的优势

deepAlpha的延展性和可塑性。

相比同样的决策树模型还有线性分类模型,deepAlpha无疑具有更大的可扩展空间。 一般的机器学习模型 一旦出现训练数据量过大,又或者面对一些极值数据样本和极端数据差异过大的情

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DeepAlpha-DNN 之使用报告

作者:cash01


最近不怎么撸策略了,一是因为最近俗务缠身,事情比较多,很多事情明日复明日,就一天天拖下去了,二是最近自己也比较迷茫吧,所谓无知者无畏,量化的东西研究的越多,反而越觉得随机性太大,越发的小心翼翼,即使撸到好的策略也是习惯性的否定自己,不太敢轻易投入实盘,错失了很多机会,目前还

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随机森林模型优化调参的尝试

引言

之前的随机森林选股策略的回测效果并不是很好,笔者参考一篇硕士论文得到了因子选择的思路,对原有模型进行优化调参,得到了不错的回测收益效果。笔者将模型链接附到下方,方便大家可以尝试一下不同的因子组合。

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专利因子在量化选股中的运用

近年来,随着市场对专利的关注度逐渐上升,基于专利数据的指数与基金产品逐渐增多。使用了专利数据的相关指数包括专利领先、创业专利、深创100 、央企创新驱动指数000861等,相关基金总规模超 100 亿元。本文将基于平台的专利数据库进行深入研究。

*Bigquant平台共计收录了486个专利因子

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看得懂,可联络。

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由sygtssgd创建,最终由sygtssgd更新于

动量因子分析

首先,我们先定义一个动量因子:mean(close_0, 44) / close_0 - 1.接着我们采用两种方法去构建测试程序:

1)使用表达式引擎进行因子分析

2)自定义数据进行因子分析

另外需要指出的是我们的数据测试区间为:2020/01/01到2022/07/01.且我们的因子处理不进

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双均线策略

双均线策略的交易规则

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;

策略构建步骤

  1. 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票,以及回测的起止日期
  2. 确定买卖条件信号

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量化交流

有没有好的量化交流机制,相互学习,一起提升

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大跌行情下的量化策略 (副本)

作者:陈奥(chenao1106)

导语

量化的目的之一是把通过对历史数据的规律研究,转化成投资决策。本次分享从具体的案例出发,如何快速把历史数据的经验,转化成自己的经验,进行投资交易决策。例如,2022年2月24日,大盘大跌,下跌股票数:3900+,上涨股票数600+,大跌行情下,如何操

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