机器学习:15-DNN
- 运行环境:AIStudio 3.0
- 策略说明:==本代码以教学目的为主,请自行调参==
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**策略
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策略说明:==本代码以教学目的为主,请自行调参==
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策略说明:==本代码以教学目的为主,请自行调参==
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**策略源
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策略说明:==本代码以教学目的为主,请自行调参==
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策略说明:==本代码以教学目的为主,请自行调参==
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机器学习:KNN算法
策略说明:==本代码以教学目的为主,请自行调参==
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高频因子加工,本质上就是将日内的高频信息降频为日频,有些因子在降频为日频后,还要向前取移动平均,例如5日、20日
以20日移动平均为例,一个低效率的方式是,加工高频因子时,取数据就多取20天的,以一天5000只票240分钟为例,这种取数据就要取到5000 X 240 X 20 = 24,000,0
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我们以加工,全天内不同时间段内的成交量占全天成交量之比,这一系列因子为例,演示加工历史数据时,表加工边存表的方式
这种方式是为了防止加工时系统崩溃后,可以从断点继续运行
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[https://bigquant.com/codesha
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本文档,我们会总结一些典型的高频因子,加工方式为“多只票,一天”
这种因子通常是加工时有截面运算的需求,所以必须获取全市场股票的信息
提示:加工高频因子最好将资源开大,否则Kernel容易崩溃
1. 交易量截面百分比排序的方差、偏度、峰度
2. 交易量截面百分比排序方差偏度峰度的市值
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本文档,我们会总结一些典型的高频因子,加工方式为“一只票,多天”
这种因子的加工时通常不需要截面运算,因此不需要获取其他股票的信息
提示:加工高频因子最好将资源开大,否则Kernel容易崩溃
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