102a-AI策略-代码交易

策略介绍

  • 102 中我们使用了 [仓位分配](https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-HVwrgP4J1A#h-%E4%BB%93%E4%BD%

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AI量化投资

什么是量化投资?

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系,以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内,量化投资不再是一个陌生的词汇,近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资,就不得不提量化投资的标杆—

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AIStudio 常用模块和开源

介绍

  • 使用方式:M.模块id.v版本(**kwargs)

  • 如何升级模块版本:刷新模块列表,进入代码模式,修改模块版本,返

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量化机器学习系列分享(四)更多种类的分类模型

我们今天分享的四种模型,包括上次分享的逻辑回归,都是一些轻量级的分类模型,适用于数据量少,特征量少的分类任务

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1. 支持向量机(SVM)

1.1 SVM的概念

支持向量机(Support Vector Machine)是在神经网络流行之前最强大的机器学习算法

SVM在二

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量化机器学习系列分享(三)逻辑回归与优化方法

1. 逻辑回归

1.1 分类问题的定义

分类问题的标签是离散型的变量,我们的目的是用特征,来预测标签归属于几个类别当中的某一种

  • 如果是预测标签属于两个类别当中的哪一种,就叫二分类问题,比方说预测股票明天是涨,还是不涨,两个类别
  • 如果是预测标签属于多个类别当中的哪一种,

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量化机器学习系列分享(二)模型评估与特征选择

1. 模型评估

1.1 偏差与方差

上次分享我们提到过,模型的好坏评价标准,是模型在测试集上的预测是否准确,好比一个学生在期末考试当中拿高分才是学的好

模型在测试集上的预测误差(Error),可以分为三种来源

  • 偏差(Bias):高偏差的模型表现为:

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量化机器学习系列分享(一)机器学习介绍与线性回归模型

1. 人工智能与机器学习的概念

1.1 人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门研究如何使计算机系统具备类似于人类智能的能力的领域

人工智能的子领域示例:

  1. 机器学习:机器学习是人工智能的子领域,用于从数据中学习并改善系统

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103-AI策略2(draft)

  • 102+

  • 股票池选择

  • TODO

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德邦证券-FamaFrench三因子模型A股市场实证

复现研报原文:

研报1:

[/wiki/static/upload/02/028fac5d-a33a-43a4-b7aa-4e273234aed3.pdf](/wiki/static/upload/02/028fac5d-a33a-43a4-b7aa-4e273234aed3.pd

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招聘-高频量化开发工程师-Sigmafi Research

当当当当~~大家好,很高兴认识大家。这边推荐给大家高频量化开发工程师一职,欢迎自荐或者推荐您的小伙伴,我们十分期待您的加入!

【我们是谁】:

我们是SigmaFi Trading的一员,团队成员来自Jane Street和Goldman Sachs等著名金融机构的华尔街资深人士,并拥有普林斯

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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](https://

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低频因子构建:Alpha101因子构建(5)

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低频因子构建:Alpha101因子构建(4)

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低频因子构建:Alpha101因子构建(3)

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低频因子构建:Alpha101因子构建(2)

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低频因子构建:Alpha101因子构建(1)

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[https://bigquant.com/codeshare/ad6ffc3f-5d31-455b-af32-e4d613404bfc](https://bigquant.com/codeshare/ad6ffc3f-5d31-455b-af32-e4d613404

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【120套量化策略源码】

我们为广大量化爱好者整理了120套量化策略源码,全部源码向plus会员开放,本文档预计于==5月中旬整理完毕==。

本合集旨在==提供量化思路和常见的策略模板==,学习和魔改,==请勿直接实盘==。==若您希望增加其他策略,请于页尾留言或告知小Q==。

  • 注意: ==本合集均使用3.0开

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华安证券-高频视角下成交额蕴藏的Alpha:市场微观结构剖析之七

20200610-华安证券-高频视角下成交额蕴藏的Alpha:市场微观结构剖析之七\n该篇研报介绍了一系列的高频因子,主要思想是探寻日内特定的一些时间段的成交量,占全天总成交量的占比,之后将这些因子在时序上进行求平均、方差、偏度、峰度等操作


研报地址:

[/wiki/static/u

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招商证券-量化研究2023年中期投资策略:“持续异常交易量”选股因子PATV

20230529-招商证券-量化研究2023年中期投资策略:“持续异常交易量”选股因子PATV\n该篇研报将5分钟平均交易量与30分钟平均交易量的比值作为因子,并求出该因子的截面排名,之后将截面排名的平均、标准差、峰度,三个指标组合为非正常交易量因子


研报地址:<https://www.doc

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策略模版/Demos

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。

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事件策略:动量与反转结合策略

  • 买入条件:选择过去120个交易日涨幅位于前30%的股票作为动量股。同时,选择过去30个交易日内表现最差的前10%股票作为反转股。股票必须在过去5个交易日内有超大单净流入。按照流通市值降序排列
  • 卖出条件:持有期超过30个交易日或涨幅达到20%。
  • 股票过滤:过滤ST,过滤北交所
  • 最大持仓

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条件选股:基于股票5分钟资金流构造价格冲击偏差

策略逻辑:价格冲击偏差较小的股票表现较好,即前期容易下跌上涨困难的股票后期表现更佳,买入


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策略源码:

请克隆策略,前往最新版本开发环境3.0中运行

{{membership}}


[https://bigquant.com/codeshare/38959187-211

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条件选股:买入大单净流入前5

买入条件: 选择过去30个交易日内,超大单净流入占比均位于所有股票的前5%。 这些股票的涨跌幅位于同期所有股票的前5%。

卖出条件: 或股票涨跌幅跌至同期所有股票的后5%。


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策略源码:

说明:克隆下方策略请前往最新开发环境3.0中运行

{{membership}}

[

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BigCharts - 量化数据可视化探索和分析

BigCharts 介绍

BigCharts是专业的金融市场和量化投资数据可视化探索与分析工具,致力于为用户提供高效、易用、可定制的数据可视化解决方案,提升用户在数据探索、分析和决策过程中的效率与准确性,成为量化投资者和金融分析师的得力助手。

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