基于随机森林模型的智能选股策略

导语

机器学习已经成为量化策略设计中的一大利器,了解各种机器学习算法的原理、特点、优劣,对于量化建模有着极大的帮助。因此,本系列【专题研究】介绍几种在资本市场中非常流行的机器学习算法及其在选股方面的相应应用,希望能对大家有所帮助。


随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成

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深度学习实践经验汇总

写在前面:

本文原载于[how-to-start-a-deep-learning-project](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//medium.com/%40jonathan_hui/how-to-start-a-deep-lear

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相关关系

导语

相关性经常用来度量两个变量的相关关系,本文将对相关系数做详细讨论。


简介相关系数

诺贝尔经济学奖得主马科维茨曾说过“资产配置多元化是投资的唯一免费午餐”。投资中有句谚语,不要把鸡蛋放在一个篮子,实际上讲的就是选择相关性不高的资产进行配置。资产之间的相关性用什么指标

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笔试

# 102
def func(a):
    '''
    a: 输入数组,已经排好序
    返回值:出现次数最多的元素,如果有多个,输出最早出现的
    '''
    dic = dict()
    for x in range(len(a)):

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机器学习中的过拟合

来源:elitedatascience编译:caoxiyang

导语

成千上万的数据科学新手会在不知不觉中犯下一个错误,你知道是什么吗?这个错误可以一手毁掉你的机器学习模型,这并不夸张。我们现在来讨论应用机器学习中最棘手的障碍之一:过拟合(overfitting)

在本文中,

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初级工程师面试题目

面试题目说明

  • 要求
    • 尽可能低的时间复杂度和空间复杂度
    • 代码逻辑清晰,变量命名合理,代码风格规范
  • 点击如下题目的克隆策略按钮
  • 完成代码
  • 创建策略分享链接(策略开发界面右上角),发给面试官:分享策略 > 复制 分享链接

[https://bigquant.com

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test

#102
def func(a):
    count = 0  # 当前元素的出现次数
    candidate = None  # 当前出现次数最多的元素
    for num in a:
        if count == 0:  # 当前元素第一次出现

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Test1

#102
def int_most(arr):
    max_element = None
    max_count = 0
    current_element = None
    current_count = 0

    for element in ar

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用随机森林预测股价走势


机器学习已经广泛地应用在对于资产市场的分析中。但是,在浩如烟海的机器学习算法中,到底哪种算法能取得更优的预测效果呢?发表在《Applied Mathematical Finance》的这篇文章利用随机森林算法对股价d天之后的涨跌方向进行了预测。发现相比于SVM、线性判别分析等模型,随机森林可以取

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筹码分布

  1. 计算持仓成本:持仓成本可以认为是投资者买入股票的平均价格。可以通过每笔交易的成交价和成交量,加权求和计算每日的持仓成本。
  2. 计算筹码分布:筹码分布是指在不同持仓成本下,投资者持有的股票数量。可以通过每日的持仓成本和成交量,计算出在不同价格下的筹码分布。
  3. 构建筹码分布因子:基于筹码分

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因子构建

因子构建步骤:

  1. 理论推导:根据投资哲学和市场观察来定义因子。例如,价值、动量、质量等。
  2. 数据获取:获取原始数据
  3. 数据处理:对因子数据进行清洗、填充缺失值、处理极值等。
  4. 因子计算:根据公式计算因子值
  5. 单因子分析:进行分层回测、IC分析、回归分析
  6. 加权合成:使

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大盘风控

大盘指标:

  1. 均线系统:均线系统是最常见的择时工具之一。短期均线上穿长期均线时,可以视为买入信号;短期均线下穿长期均线时,可以视为卖出信号。例如,使用5日均线和20日均线进行操作。
  2. 趋势判断:可以通过观察大盘指数的走势来判断市场的趋势。当市场处于上涨趋势时,一般看好大盘,可以适当增加持

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64th Meetup

因子构建

  • 因子构建具体方法

\

选股模型

  • 如何构建并使用筹码分布选股模型?

\

股票实盘

  • 如何利用大盘数据择时?
  • 如何避免股灾?







\

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谢豪老师专属邀请码3a4vy6

**使

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63rd Meetup

量化模型:

  • 如何通过python做出量化估值模型?
  • 学习线性代数和解析几何对建立模型的优势是什么?
  • 如何在XGboost中实现华泰研报关于有序回归作为损失函数和评价函数?

策略优化:

  • 为什么策略的预测结果通常不是第一只收益最高?
  • 为什么Stock

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如何在可视化模块上用bigtrader?

问题

如何在可视化模块上用bigtrader?

视频

8月19日Meetup模板:以双均线为例

[https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=4](https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7d

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股票双均线策略

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/176e62e4-b61d-45f0-a960-3dbb48b50aba](https://bigquant.com/codeshare/176e62e4-b61d-45f0-a960-3dbb48b50

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62nd Meetup

数据因子:

  • 如何用可视化的方式提取自己构造入库的因子,提取后需要特征抽取吗?
  • 如何在可视化模块中读取csv数据表中的数据?
  • 什么时候需要用到基础/衍生特征抽取?
  • 如何在双均线策略上增加收入增长,上市时间大于1年,小于5年的筛选因子?
  • 如何确保数据准确性和完整性,如何清洗

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欢迎来到BigQuant PLUS专区,专注于量化投资的学习、交流、成长。我们的会员来自全球各地,包括投资组合经理、数据科学家、金融分析师和程序员等多个领域的专业人士。作为会员,您可以享受全站优质文章、在线课程、量化研报、专属研讨会等9大权益,更好地帮助您进行量化投资。同时,我

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61st Meetup

一)因子研究

1.如何具体分析因子库的因子?如何使用因子库的因子?

见文档:https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5

小市值因子的策略开发:[小市值策略](https://bigquant.com/wiki/doc/5

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DNN量化选股策略

python版

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/3ca8301b-8f1d-40ee-885e-3c79f50de068](https://bigquant.com/codeshare/3ca8301b-8f1d-40ee-88

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小市值策略

策略源码

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/41bf4005-7f89-45a6-921e-51b1dcc771d9](https://bigquant.com/codeshare/41bf4005-7f89-45a6-921e-

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重采样计算MACD指标

策略源码

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/32a5f044-4721-465e-b0fb-194ae8e202a7](https://bigquant.com/codeshare/32a5f044-4721-465e-b0fb-

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