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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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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StockRanker 在bigquant平台支持排序、回归、二分类、log loss四种算法。而在排序算法中: 使用 LightGBM 提供的排序模型(LightGBM Ranker
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本策略主要面向A股市场,结合了价值投资,动量效应和风险控制三类因子,通过合理配置多因子进行优选股票池,最终实现中长期稳健超额收益。具体逻辑与每个核心指标/因子的原理、有效性分析如下:
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动量现象已被国内外大量实证研究证明有效:历史上涨较多的股票短中期仍
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LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是微软开源的一种基于梯度提升框架的高效实现。它主要用于机器学习中的监督学习任务,如分类、回归和排序等问题。本策略中使用的是回归。
githu
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在金融市场的不确定性面前,传统基于历史数据的组合优化常因 “未来与历史相似” 的假设失效而受挫。分布式鲁棒优化(DRO)通过主动纳入 “分布不确定性”,为极端行情下的组合稳健性提供了新解法。本文结合实践案例,详解 DRO 组合的构建流程与核心注意事项。
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标普500
纳指ETF
300ETF
创业板
嘉实原油
豆粕ETF
黄金ETF
恒生科技
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指数移动平均线,是一种常用的技术分析工具,用于平滑价格数据并识别市场趋势。与简单移动平均线(SMA)不同,EMA更注重近期价格,赋予其更高权重,因此对价格变动的反应更灵敏。
因财务状况不稳定、退市风险高等因素,容易出现价格大幅波动;科创板和北交所虽具备高成长潜力,但存在流动性不足、信息不对称等问题,增加了投资风险与不确定性。同时,市场中部分低估值、业
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随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能。
1、用有抽样放回的方法(bugging)从样本集中选取n个样本作为一个训练集
2、用抽样得到的样本集生
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CTA策略主要是一类量化期货策略,适用于专业投资者,本文介绍一款经典的布林带趋势跟踪策略如何在平台实现,授人以鱼不如授人以渔,抛砖引玉,以便小伙伴能在此基础上迭代研发出自己的策略。
本文主要通过代码讲解以下内容:
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我一直觉得,写交易策略不难,难的是获取一手的数据流。尤其是做外汇,价格波动快得让人窒息,延迟半秒你都能错过关键点位。
所以,这篇文章,我想直接告诉你:如果你用 Java 做量化,怎样最快地接入一个实时外汇行情 API。
我试过几个主流的行情源,包括一些号称免费但连 HTTPS 都
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乖离率因子是量化投资中的一个重要指标,它用来衡量一只股票当前价格与其平均价格之间的偏离程度。简单来说,乖离率可以帮助我们判断股票是不是被高估或者低估。
正的乖离率越大,表示股票被高估,短期可能会回调,此时可考虑卖出获利;负的乖离率越大,表示向上回补的可能性越高,此时考虑买入等上涨
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可转债是上市公司发行的一种特殊债券,它赋予投资者在特定条件下将债券转换为公司股票的权利。投资者持有可转债,既可以享受债券的稳定利息收益,又能在公司股票价格上涨时,通过转股获得股票增值收益,具有 “下有保底,上不封顶” 的特点。
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现金流是企业在一定时间内产生的现金流入和流出状况,简单来说,就是公司的“==钱进钱出==”情况。
它体现的是公司的运营能力,用来评估公司的健康状态。
如果每天的==
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优质高股息策略以稳定收益和抗风险能力为核心,在量化交易中具备独特价值。其逻辑层面,在经济下行或波动时,高股息企业商业模式成熟、现金流稳定,能提供防御性;股息再投资可实现复利增长,放大收益;被低估的高股息股存在估值修复机会;同时满足养老金等长期资金的配置需求。市场
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以往的回测中,本平台默认使用的是open和close即开盘价和收盘价作为买卖价格,本平台开发了一种方式,可以让各位投资者自定义买卖价,满足各位投资者的测试需求。
该功能将改变以往的买卖价下单的设置,将按照各位投资者设置的价格进行下单。
为展示该功能的作用,我
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