使用自定义损失函数训练DNN网络 (副本)

为什么要用自定义损失函数

能够适应特定任务: 如在金融领域中，可以设计自定义损失函数来考虑不同的风险偏好、成本约束或者特定的投资目标。
提升模型性能: 自定义损失函数可以通过对模型输出和目标之间的差异进行更精确的度量，从而提高模型的性能。通常情况下，使用常见的损失函数如均方误差（

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了解任务管理

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提交任务

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bigqunat获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务

bigqunat强大的人工智能分析平台，提供了多元化的数据，方便的数据回测等，今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务。分析链接

[https://bigquant.com/codeshare/c8597026-33a1-46ed-b35b-034a79f38514](

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XGBoost模型增量训练

什么是模型增量训练

模型增量训练是在原有模型的基础上利用新的数据集对模型进行再次训练. 举个很简单的例子, 人从出生开始会被教导认识这个世界的事物, 并且每次认识事物都是基于已有认知的基础上去学习新的知识. 人的成长过程就是增量更新的过程.

当我们使用传统的机器学习方法建立量化投资模型时

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XGBoost增量更新

什么是增量训练

增量更新的应用场景

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XGBoost增量更新

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因子看板数据的获取

经常有小伙伴问怎么调用因子看板的数据，这里给出一个例子，可以看到可以调取看因子的各种分析结果数据，这里仅展示原始因子和处理后的因子数据读取，大家可以参考案例中的字段自行读取研究相关因子分析结果数据。

[https://bigquant.com/experimentshare/3855eea

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高频特征抽取-分钟到日频

使用场景

高频分钟数据合成日频因子。

输入端

代码列表：代码列表，必选。
特征列表：特征列表，必选
表达式引擎自定义函数：自定函数，可选

输入参数

开始日期：开始日期，必填。
结束日期：结束日期，必填。
向前取数据天数：默认为90天,向前取数据天数

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数据标注

导语

在AI量化策略开发第一步中，我们已经完成了训练集和预测集数据范围的设置。接下来在第二步中，我们来学习如何使用数据标注模块来设置我们的训练目标。

数据标注是有监督学习算法的关键，标注是否能够准确描述问题的目标直接影响模型的有效性。

![{w:100}{w:100}{w:100}

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使用BigQuant平台复现XGBoost算法

XGBoost算法的概念

树模型

机器学习模型可以简单分为传统机器学习模型和深度学习模型，传统的机器学习又可以根据模型的表达式分为树模型和线性模型。

Boosting模型

树模型以决策树为基础，在之上衍生出了各种算法，从集成学习的角度考虑，树模型可以分为

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日频回测(Trade)

介绍如何对股票日线进行回测。

对应模块是Trade

{w:100}

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8步快速构建策略

由small_q创建，最终由small_q更新于2023-06-13

AI能否写出2023高考满分作文

网上有很多用AI写2023高考语文作文，结果参差不齐。AI是否也能写出满分作文。

直接把题目给AI写，写出来的会很泛。

在 AIStudio QuantChat里，我们先让AI确认满分作文的特点：

![{w:100}{w:10

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