利用表达式引擎批量生成因子

导语

相信大家已经很熟悉平台的表达式引擎功能了,在创建因子的过程中我们经常会遇到需要批量生成因子比如close_0,close_1,close_2...close_20,又或者因子本身有很多重复的项只是参数不同,例如生成一个规则循环因子close_0turn_0 + close_1tur

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学院教程

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【学院教程】深度学习的模型固化

导语

由于深度学习中牵扯到Dropout和随机种子等多处随机项,因此如果无法固化模型,当缓存丢失后会模拟交易/回测会触发重新训练,导致模型变化,本帖介绍固化已有的模型的步骤。

一、固化已有的模型的步骤

1. 调试策略

好的策略应该经过多次训练查看模型的回测效果稳定性,如

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【学院教程】可视化工作区 BigStudio

BigQuant独特的可视化、模块化画布拖拽为广大宽粉们提供更便捷、更舒适的策略开发体验,可以实现:

  1. 快速、简单地开发机器学习、深度学习试验
  2. 快速实现试验迭代,注重策略研究
  3. 拖动模块、连接线条实现AI策略的开发

下面,进入可视化工作区的学习,训练你的个人AI助手! 一、可视化功

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【策略模版】做空策略

2021年3月11日Meetup做空策略模版:

[https://bigquant.com/experimentshare/dc9aaa2f48cb4e8fa45c000b7598de3b](https://bigquant.com/experimentshare/dc9aaa2f48cb4e8f

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模拟实盘

导语:开发好一个策略且回测收益、风险都达到目标,下一步该做什么呢?本文将详细介绍怎么将开发好的策略通过模拟交易推送每日交易信号。

一、提交模拟实盘

第一步:开发出好策略后,在开发界面右上角点击 开始交易


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跌了这么多,创业板可以买了吗?

导语:股神巴菲特坦然其投资理念非常简单——价值投资,专买具有安全边际处于价值“洼地”的股票。在股票市场上,一般以市盈率指标来衡量股票的价值,市盈率相对较低的话,股票更具有投资价值。 本文介绍了市盈率以及相关的金融市场信息。


[https://i.bigquant.com/user/

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Transformer文献综述

一、背景介绍

  《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里

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模拟实盘

导语

开发好一个策略且回测收益、风险都达到目标,下一步该做什么呢?本文将详细介绍怎么将开发好的策略通过模拟交易推送每日交易信号。

一、提交模拟实盘

1.开始交易

第一步:开发出好策略后,在开发界面右上角点击 开始交易

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如何按需求实现自定义因子?

导语

BigQuant平台的因子库上有许多因子,但是如果想计算一些个性化的自定义的因子,比如相对大盘的收益率等因子应该怎么构造呢?本文将通过几个示例进行展示。

自定义因子的方式很灵活,为大家介绍几种常用的自定义因子构建方式。

一、构建大盘收益率因子

第一步:通过DataS

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WorldQuant 101 Alpha因子构建及因子测试

作者:bigquant
阅读时间:5分钟
本文由BigQuant宽客学院推出,难度标签:☆☆☆

导语

本文目的是介绍如何使用bigexpr表达式对WorldQuant公开的101个alpha进行因子构建,并进行因子测试。

一、背景介绍

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AI量化策略开发第七步:查看、分析结果

导语:当我们策略回测完成时,系统会输出包含各种指标的收益曲线图,但可能因我们对这些指标的释义和内容不太熟悉,导致无法准群判断策略好坏,本文从回测各指标概念入手,希望可以帮助大家更好地理解策略回测结果。

当我们完成一个策略回测时,会得到如下图形,包含 收益概况交易详情

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2020年Smart Beta ETF发展报告

1、Smart Beta的投资方式

\n 20世纪60年代,经济学家提出了CAPM模型,将投资的收益分为市场收益β和主动收益α。在随后近半个世纪中,投资者逐步认识到,除市场β外,股票的收益来源还可以被其他多个因子所解释。

2005年,Smart Beta投资理念被明确提出,专注于捕

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基本面量化视角下的红利投资研究系列之一:红利投资初探

导读

1、 本文是兴证金工团队在红利投资研究方面的第一篇深度报告,重点研究A股市场分红概况、国内外红利主题产品、股息率因子与股息增长现象。

2、本文首先对A股市场分红政策、分红流程以及上市公司分红特征进行了解读。2013年红利新政实施后,A股市场上市公司的分红机制得到进一步规范。上市公司的分

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张红庆:机器学习在高频交易的应用 | 开源量化论坛发言纪要

会议:开源证券资本市场峰会,量化分论坛

日期:2020年12月8日 \n 地点:上海浦东丽思卡尔顿酒店 \n 主办:开源证券金融工程团队 \n

主题演讲:机器学习在高频交易的应用 \n

特邀嘉宾:张红庆

深圳市丽海弘金科技有限公司副总经理,高中全国奥数一等

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CTA策略的alpha与beta

提到alpha与beta,大家第一反应是想到股票策略,因为股票策略的比较基准是具有公认范式的相关指数。

由于期货策略的模型框架和所运用到的策略逻辑具有较大差异,即赚钱逻辑不尽相同,大家很难形成统一的比较基准。比较流行的方式是选择三方财富网站统计的5亿CTA指数和融智CTA指数。也有一些机构在路演的

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