策略分享——趋势增强因子ETF策略
1. 趋势增强因子
在原来趋势得分因子的基础上，加入了时间的二次项和时间的三角函数项，分别代表趋势强度和趋势波动，并通过岭回归算法计算预测值，算出加强后的拟合优度，从而计算趋势增强因子。
1.1 原来的趋势得分因子
的截面排序 4个因子作为因子，使用LinearRegression，xgboost和随机森林分别进行回归，LinearRegression效果最好，如下图所示。
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bqae70pv作业提交
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因子和模型同样重要，因子和模型的组合决定了量化交易策略的效果。
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不同因子在相同模型下的回测表现差异巨大，相同因子在不同模型下的回测表现也各不相同（图1vs图2）。
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因子决定潜在收益空间，模型能够提升回测和实盘中的收益表现。
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模型和因子的相对重要性会随着环境变化而变化。
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陈雨作业，0805
非常感谢张伟同学和四金同学的作业能给我看，我还好多代码不会写。
from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
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陈雨作业-0801
from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m7", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m7_initialize_bigquant_run(con由bqtzejx8创建，最终由bqtzejx8更新于
陈雨作业，0730
from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(con由bqtzejx8创建，最终由bqtzejx8更新于
陈雨作业，0731
from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(con由bqtzejx8创建，最终由bqtzejx8更新于
陈雨作业，0729
1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）
优选2-3个近期热点行业筹码峰低位集中的2-3之股票。最好是看的出来主力持仓开始集中了。
量化表达：
(一)定义板块动量因子确定热门板块
(二)定义股票动量因子由bqtzejx8创建，最终由bqtzejx8更新于
Skelton作业提交
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张伟_作业
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yinyu作业提交
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碧空净_作业提交
感谢：作业太难了，感谢TCB的作业可以抄抄，比较简洁。
变化：n1，n2两个参数可调；持仓50只股票；增加了几个过滤条件如非ST、非停牌、非北交所板块等。
洞察：将北交所剔除后，夏普率从2.15下降到1.69，说明微盘股可能和很多人没关系因为无法买卖北交所股票。
==问题：批改作业的老师，
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yinyu作业提交
对每一只股票，取最近 10个交易日 的最低价序列做 时间序列排序；在横截面（同一天所有股票）上，把上面得到的 0–1 分位值再排一次序，又得到 0–1 之间的分位值；因子值越大 → 股票当前价越接近 10 日最低点（时间序列排序值越低，再取负后反而越大）；**因子值越
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优秀策略分享——数据标准化策略
影响策略效果的因子有很多，每个人所选择的因子也各有不同，选取因子后，如何分析数据，找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分，本文介绍，如何简化数据分析的工作：数据标准化处理
举例说明：
当天收益因子：5000支票，可能会有1000+个不同的值，如：1
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yinyu作业提交
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yinyu作业提交
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邹的作业
换手率（turn）、股东变化数（shareholder_chg）和股东数量（a_shareholder），我将设计一个综合因子。以下是完整的因子设计方案：
设计思路
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- 核心逻辑：
- 换手率反映股票流动性（流动性越高，市场关注度越高）
- 股东变
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策略分享-基于XGBoost模型和滚动训练的预测策略
0. 策略名词解释
（1）XGBoost模型
XGBoost 是一种基于梯度提升树（Gradient Boosted Trees）的高效机器学习算法，常用于排序、分类、回归等任务，在bigquant平台上只用于排序任务，主要有三种：排序学习（NDCG）; 排序学习（Rankne
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yzc作业提交
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