回测

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

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导语

为了能更简单、更灵活同时在回测和实盘模拟中无缝支持滚动训练和模型自动更新，我们增加了滚动运行支持，并优化了相应模块。

如何增加滚动训练支持

使用模板新建一个策略：策略 > 新建 > 可视化AI策略

如下三步即可增加滚动训练支持：

1. 添加滚动运行配置模块： ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=94b246f8-ac6e-453d-bb62-e0325553

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/05c39d35fc4542cc9fc763d812220af9

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导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

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——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址：“[横扫华尔街的数学家](https://bigquant.c

单因子策略：120日换手率之和

回测图：

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策略源码：

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/54d502d3-8cd7-45f4-97a5-55b912da0ef3

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单因子策略-60日收盘价均价比今日收盘价

回测图：

{{membership}}

策略源码：

https://bigquant.com/codeshare/0039ff8f-7d74-41a7-a97b-9a0586ada8a5

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• 声        明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 交易逻辑：每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量较前一日放大1.5~2.5倍的股票；
• 每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。
• 股票过滤：换手率小于20%，过滤ST，过滤北交所，过滤科创版，上市天数大于270天，市盈率小于50
• 排序规则：按照换手率从大到小
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出
• 初始资金：100万
• 持仓票数：5
• 持仓周期：1天

回测图：

![](/wiki/api/attachments.red

回测图：

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策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆之后-选择最新环境）

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01f4](https://bigquant.com/codeshare/f4d50c8c-dc68-44e2-89ef-e91c72ad01

是否可以导入csv，或者基于平台已有数据，加工出来的数据（已包含开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据），使用平台的回测组件进行回测？

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

交易是每天的排名第一，日频，怎么看回测和模拟交易的预测结果是是否一样

回测结果是基于历史数据对某一投资策略进行模拟交易后得到的结果。进行回测的目的是为了评估一个投资策略的盈利能力、风险水平以及其他相关指标。

回测结果中通常包括不同时间段的投资收益率、最大回撤、胜率等指标。这些结果可以帮助投资者了解该策略的优势和不足，从而进行调整和优化。

基本概念

回测结果通常包含多个方面的信息，主要包括：

1. 总收益率：在策略回测期间，总收益率作为盈利或亏损的总体百

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将