模型训练

今日作业：

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1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：

量化分几步

1 数据分析与挖掘：

• 分析挖掘价格信息 与 其他信息（ 比如 交易信息，基本面信息， 宏观信息等） 之间单维或者多维的关系。
• 关系可能是线性的，非线性的，时间序列的，横截面的等。
• 关系的具体化可以是指标(macd, rsi, art等)，因子(小市值，高股息等)，机器学习模型(lightgbm，stockranker等)，深度学习模型(deepseek交易员等)，多智能体(TradingAgent等)。

2 交易策略建立以及回测：

• 根据挖掘的关系，建立交易策略。

问题

如何在全连接模块中自定义swish激活函数的代码

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1DL4y1w7sb?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9f1dae69e055429c9922b4f5d038361a](https://bigquant.com/experimentshare/9f1d

问题

如何计算板块收益率构造模型训练标注和模型过滤

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1p8411t7LH/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=0.3](https://www.bilibili.com/video/BV1p8411t7LH/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75

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8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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问题

深度学习在期货高频上的应用

策略源码

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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如题，目前平台可用的模型较少，仅有随机森林一种，如果不想使用平台的机器学习模板，打算自己实现一个类似时间序列的模型，包含模型训练、模型评估等，目前有文档参考如何操作吗

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/* 使用DAI SQL为量化模型预测生成标签数据。标签反映了未来5日的收益率，并且被离散化为20个桶，每个桶代表一个收益率范围。这样，我们就可以训练模型来预测未来的收益率范围，而不仅仅是具体的收益率值。

1. 首先定义了一个名为label_data的临时表，用于计算和存储未来5日收益率，其1%和99%分位数，以及离散化后的收益率（被分为20个桶，每个桶代表一个收益率范围）。
2. 对未来5日收益率进行了截断处理，只保留在1%和99%分位数之间的值。
3. 选择了标签值不为空，并且非涨跌停（未来一天的最高价不等于最低价）的数据
4. 从这个临时表中选择了日期、股票代码和标签字段，以供进模

自己通过import xgboost可以实现自定义目标函数，但是和平台的xgboost模块相比，自己的import xgboost比平台的xgboost模块慢了很多，时间花费几乎是30倍差距。

那么，如何基于平台的xgboost，实现自定义目标函数的定义呢？

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问题

1. 如何设置训练步长，在训练模块中没有这个选项
2. 如何设置验证集，并打印loss、mae等，按照模板智能看训练集的

验证集通过这个端口传入，构造方法和训练集一样。只需要设定开始和结束的日期。

步长可以通过

![{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=276f2f17-0d2e

三种构建大盘风控指标的方法关于LSTM+CNN的模型进行大盘风控的策略代码未找到，能否提供一下，谢谢。

https://bigquant.com/wiki/doc/dapan-zhibiao-fangfa-MoB3kNcAMG

后面会报错

https://bigquant.com/experimentshare/16f3f6c7fa904475ac8a131e2345ab0a

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说是有：

https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-aBcAf1yeFo

麻烦工程师兄弟看一下

/* 使用DAI SQL为量化模型预测生成标签数据。标签反映了未来5日的收益率，并且被离散化为20个桶，每个桶代表一个收益率范围。这样，我们就可以训练模型来预测未来的收益率范围，而不仅仅是具体的收益率值。

1. 首先定义了一个名为label_data的临时表，用于计算和存储未来5日收益率，其1%和99%分位数，以及离散化后的收益率（被分为20个桶，每个桶代表一个收益率范围）。
2. 对未来5日收益率进行了截断处理，只保留在1%和99%分位数之间的值。
3. 选择了标签值不为空，并且非涨跌停（未来一天的最高价不等于最低价）的数据
4. 从这个临时表中选择了日期、股票代码和标签字段，以供进模

https://bigquant.com/codesharev2/8a7c55c5-b437-4d23-9f53-47d0f41fbd98

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1,训练和回测用同样的时间段，得到的结果依然很差？

2，在训练模式中，用回归选项就报错？

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m3和m6都有数据，为何训练不了？no label column found for training

https://bigquant.com/codesharev3/7c626af6-ee2e-4ccb-83a9-7ef0a501c36a

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请工程师给一个例子使用 python 模块，在python模块里做机器学习训练和预测

测试别的机器学习的模型，怎么操作，我看这里有一些，拉过去就可以了，这里没有的呢，只能用纯代码模式测试吗

请工程师给一个例子使用 python 模块，在python模块里做机器学习训练和预测

Keras 模型训练&预测 (v5) 这个模块训练的模型应该如何保存和读取

年初就一直在等啦

终于等到这本书

分享一下

此书的代码下载地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

![](/community/uploads/default/original/3X/c/c/cc94b84a373c66d820177c480765c8ec2467c73d

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在