从常规思路分析，高收益策略需要，抓近期热门策略，波动大，才有机会产生高收益，但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效，所以，在选定近期热门票的基础上，需要在不同的市场行情下，选用不同的选股逻辑去应对。

步骤：

一、定义表达市场情绪方面的因子，如：

#当天涨停数比例

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1.什么是海龟交易

海龟交易法则源于两位交易大师理查德丹尼斯(Richard Dennis)和威廉艾克哈特（William Eckhardt）的一段赌约：Dennis认为优秀的交易员能够后天培养，Eckhardt却觉得交易高手天生就有极强的心理素质，不可培养。直到有一次Dennis在新

商品期货多因子模型探索

Jesse et al. (2016)发现，可以用三因子模型（Carry也就是展期收益率，MKT也就是所有期货品种的平均收益率，TSMOM也就是时间序列动量）解释商品期货的现货溢价和期货溢价，用三因子模型作为衡量商品基金的基准，就好比是用Fama-French三因素

版本v1.0

在开发策略时，经常使用个股的固定点位/百分比止盈止损功能。

本策略以买入后最高价下跌10%止损为例，介绍移动止损功能的实现步骤：

1. 新建AI可视化模板策略

2. 在回测/模拟模块m19的属性栏中进入“主函数”代码框，在函数体最前面插入移动止损的相关代码，详见策略

   初始

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涨停股票数量多的一定是热门的。想要获得超额收益，就要向涨停股多的地方靠近。当你也认同这个观点，就来订阅学习吧。

视频从市值，板块，行业维度介绍了统计涨停数量与使用经验，从5日行业涨停统计介绍了如何查找热门行业，还有15日平均涨停数量如何查看市场强度。

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本贴最早于2022年1月份创建，因平台升级之前分享的源码不能正常运行，分享个新的源码共大家借鉴

基于BQ平台提供平台能力以及基础数据的封装，可实现小白1天内快速入门，附带的源码策略年化收益81%，基于此策略打开你的量化入门之路。

策略介绍： 平台策略主要分成二种，AI策略、自

首先解释一下标题： CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）, 在图像处理方面有出色表现，不是被川普怒怼的那个新闻网站； 股票涨跌：大家都懂的，呵呵； 股票图片：既然使用CNN，那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好

GitHub 代码库: ScanPay

在支付领域，开源项目ScanPay崭露头角，为商户提供多样化的加密货币代收代付功能，包括USDT-TRC20、USDT-ERC20等。本文将ScanPay与行业领先者S

当数据超过100G，保存到数据表里面就会出现超时的情况

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在开发策略时，经常需要根据大盘指数计算相关技术指标来进行仓位风险控制

本策略以上证指数5日累计涨幅作为风险控制指标，如果5日累计涨幅小于-4%，则执行清仓止损

功能实现步骤：

1、新建AI可视化模板策略

2、在回测/模拟模块m19的属性栏中进入“数据准备函数”代码框，在函数体中计算上证指数0

我知道这里要有图。 让我先装一下 资金量不大 好歹赚了点肉碎钱。

果然是低吸富三代。。。。反包是真爱！

不知不觉，龙头反包的策略我已经开源了一个多月了，不知道大家魔改之后有没有新的提高。

最近我又尝试了一种新套路叫做 龙头首阴反包 还有各种反包的新姿势。。。。今天终于让我吃到肉

不多BB,上图

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一、实盘跟策略的小技巧

老师谈到他跟该反包策略时，策略上涨进入往往追到高点，之后就下跌回调；而策略向下回调时介入，则可能进入上涨阶段，吃到完整的一波行情。所以可以把策略当作股票来买，即回调或低位时买入。同理，天梯上的策略也要注意不要最高点时介入，因为容易成为高点向下，而回调但策略未失效时介入，则可

基于BQ平台提供平台能力以及基础数据的封装，可实现小白1天内快速入门，本文绝对干货，附带的源码策略年化收益112%，2年累计收益327%，属稳妥型策略，可用于实际实操，基于此策略打开你的量化入门之路。

策略介绍： 平台策略主要分成二种，AI策略、自定义编码策略。
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正文

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手滑了一下~ 一下子完成了一年的指标。 休息了。

市场不好的时候，资金大部分都转去做投机，ST或者次新，那么作为弹性最大的新股，肯定是优先炒作的对象，

早上随手买了 懵鼓里 对 我现在还被蒙在鼓里 都不知道为啥能这样涨。。

所以今天的三只新股 都被疯狂炒作，有幸能作为历史的参

策略回撒2个月,找人帮忙

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sss

作者：james_1

前言

虫神已经对DeepAlpha进行比较详细的实验：DeepAlpha实践报告。

在这里我分享下DeepAlpha-DNN和CNN的对比：

**DNN操作

我自己挑选了200个左右的龙头股，以后也会陆续添加，不包括创业科创板。熊市有指标让策略停止运行，降低风险。现在准备开始实盘，希望实

擂台赛背景

12月7日，BigQuant发布年度重磅报告（https://bigquant.com/wiki/doc/niandu-zhongbang-bao-DeepAlphaCNN-juanji-shenjingwangluo-qXe3iEgfRI），发布了Deep Alpha-CN

1、同时期对比结果显示：7层的卷积神经网络表现好于2层，能够学习到更多的市场特征。 2、相比Deep Alpha-DNN基准模型，CNN在业绩表现上略弱于DNN，但差异极小。CNN模型稳定性表现不强，调整参数后效果差异极大，结果很难复现，这可能源于此模型设计时比DNN模型深4层。 3、本模型设置了6

擂台赛背景

12月7日，BigQuant发布年度重磅报告（https://bigquant.com/wiki/doc/niandu-zhongbang-bao-DeepAlphaCNN-juanji-shenjingwangluo-qXe3iEgfRI），发布了Deep Alpha-CN