AIStudio 常用模块和开源
介绍
- 使用方式:M.模块id.v版本(**kwargs)
数据
输入特征(DAI SQL)
- 模块:M.i
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102+
股票池选择
TODO
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本策略AI算法来预测股票的未来表现,并进行排序。这里使用算法StockRanker,BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法,专门用于量化选股排序学习,通过在多个因子/特征的数据上训练,旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。
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BigQuant是专业但易用的AI量化投资平台。如下知识可以帮助我们更好的开始策略开发。
BigQuant平台同时支持可视化编程开发和代码编程开发,并且两种模式可以无缝切换和融合
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BigQuant 导航
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动量策略是一种利用历史价格趋势来预测未来价格行为的量化交易策略。这种策略基于一个假设:股票或其他资产的未来价格趋势可能会延续其近期的表现。在实际应用中,动量策略通常会购买表现好的资产并卖出表现差的资产。
动量策略的核心是“追涨避跌”。具体来说,这种策略会:
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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。
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还记得AI策略构建的几个流程吗?主要包括训练集标注、训练集特征抽取、模型训练、测试集特征抽取、模型预测、交易回测环节,如下图所示。值得注意的是,”输入特征(DAI SQL)”算子不仅支持sql,还支持直接写表达式构建特征,即写公式抽取因子。模版代码可直接在后文克隆
![](/w
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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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DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台
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在金融投资领域中,因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段,以揭示影响投资回报的基本因素。
因子研究的核心价值在于,它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量,如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已
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本次实盘终端支持万和证券,需要开通并申请量化实盘权限:
实盘账号申请,请扫描下方二维码开通资金账号,通过二维码开户的方可使用:
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2cc15b20-9911-438d-918f-922e8
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BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。
在量化研究的过程中,量化研究员(宽客)需要在历史数据里回放模拟,验证策略效果,这就是BigTrader交易引擎的应用场景。
主要功能: 量化策略编写、回测分析、仿真模拟
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函数名称 | 描述 | 例子 |
---|---|---|
+ |
加法 | 1 + 2 = 3; '2023-1-1'::DATE + INTERVAL 1 MONTH = '2023-2-1'::DATE |
- |
减法 | `1 - |
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使用文档:
[https://bigquant.com/wiki/doc/bigtrader-ai-qFJMtRjeY1](https://bigquant.com
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BigQuant平台的开发者用户:
您好!
为规范财务,税务,审计。平台开发者策略分成提现按照以下方式执行。
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尊敬的用户,感谢您选择 BigQuant 。为了帮助您快速理解并开始使用我们的克隆服务,以下是一份详细的操作流程文档。请仔细阅读并按照以下步骤操作,以确保您能够顺利地克隆并使用 BigQuant 提供的策略数据服务。
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分类 | 中文名 | 英文名 | 建议的代码变量名 |
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绩效评估指标 | 累计净值 | Cumulative Net Value | cumulative_net_value 或 cum_net_value |
绩效评估指标 | 年化收益 |
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