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。

数据获取思路：

1 用with , 将sql 分成三步 data_base，data_normalized ，以及features ,label 定义

2 data_base 获取初始字段，data_normalized 标准化， 以及pck_rank_by，获取横截面因子，m_leg 避免未来函数

模型fit

1 取 50天 训练数据，10 天测试数据

2 用线性回顾计算（xgboost 计算时间太长。。）

2 打印 r2

[https://bigquant.com/codesharev3/bc775119-ade8-4d25-ad2b-78ea8beee677]

一、作业结论：

1、作业任务：通过将dai 函数喂给模型，让模型按照里面的算式构建因子，会形成越来越复杂的因子

2、作业结果：通过很普通的话术，一步步训练“模型”形成的因子，一步步走向构建复杂因子的方向，一步步从极大负收益可以调试到接近正收益。

二、作业过程：

1、先是按照老师的方法，在genimi上输入“喂养的“信息，然后开始训练，整个过程比较顺利。

2、然后计划将方法在本地的VScode中实验，用了Gemini 模型，过程和1差不多；但是有个问题是，每次输出信息的时间需要很久。

三、作业总结：

1、作业训练得出了4个因子，都是越来越复杂的，后面可以继续再尝试（开始输入的信息，

折腾了几天，终于把3个模型的训练和比较都弄完了，走了很多弯路，训练模型也耗费了大量的时间，虽然作业完成得慢一些，但是在做的过程中得到了很大的提高，主要有以下几点心得：

1、对整个AIStudio工作环境更加了解，各个功能也都再熟悉了一遍，操作更顺手了

2、在完成作业过程中遇到过很多不明白的问题，通过站内查询和询问AI，基本都得到了解决，特别是AI，帮助特别大，对于一个写了10年程序，但也有15年没碰过程序的过气程序员来说，再次写代码还是有些困难的，但有了AI，比我之前到处百度和谷歌强太多了，效率高太多了

3、对BigTrader和DAI的了解更深了，很多不知道的类、方法、函数，都通过这几

直接取了小市值作为因子，训练了因子与未来10天收益率的关系。代码水平和时间有限，仅到能运行的程度，后续还需要很多时间继续优化。

https://bigquant.com/codesharev3/dcd2ef10-85d6-46fa-ba73-1ada53f6f300

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一、作业结论：

本次作业采用了线性回归和xgboost两种模型：

年收益分别是：线性回归30%、xgboost 52%。

二、作业过程：

1、搭建模型的框架

（1）框架的模型是按照“滚动训练策略”搭建起来的

（感受：原本自己在结合AI 搭建的，后来因为处理各种各样的错误花了很多时间，所以就直接借用了）

（2）策略搭建后直接测试线性回归，然后替换框架内的模型测试xgboost模型

（感受：搭建框架后相对简单多了，就是替换对应模型的代码，更多的是需要等待模型的训练）

2、加入因子进行训练

（1）用的都是“滚动训练策略”，有些经过微改

（

按照本次作业要求，我根据笑宇老师的讲解及给的模版，借住AI编程，分了几个步骤，完成作业如下：

1、先根据之前老师的讲解，选择小市值因子、换手率因子等有效因子，构建策略因子组合，时间关系选了4个，后续可以用老师讲解的因子分析表替换可能的有效因子\n2、基于笑宇老师给的模版，运用AI完成线性回归策略，几经周折，跑通策略；\n3、将策略打包成模块，将可用的3个模型作为参数，构建多因子多模型策略，跑通；\n4、将策略输出用图表展示出来。前后整了3天，修改了10几个版本才成型，累得够呛，但最终跑通还是欣慰的\n\n学习心得：\n1、因子重要还是模型重要？\n我的理解是二者都很重要，但因子相对更重要。从

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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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&

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

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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