1月14日直播答疑
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Q：在 AI策略基础版里面 ，如果想要增加别的表里面的因子，怎么加？
Q：如果想实现每周四买入，每周二卖出，请问这个交易逻辑怎么实现？还有做中长线，想每月20日买入，次月15日卖出，怎么实现？
Q：老师能否讲解一下为什么要做因子分析，意义是什么？在做因子分析的时候，最应该关注的是那些指标呢？因子分析代码运行之后，正确的分析顺序流程是怎样的？
Q：如何将多个因子一起做因子分析，进行效果对比？在整合多个因子时，加权方法有哪些？如何解决因子间的共线性问题？
Q：如果某个因子近期持续回撤，如何判断是周期性失效还是长期逻辑被破坏？
Q：怎么用机器学习挖掘因子？能不能训练现在的AI来挖掘因子呢？
Q：老师我还有一个简单的问题 \n\ntarget_hold_instruments = set(buy_list)\n \n # 获取当前已持有股票\n current_hold_instruments = set(context.get_account_positions().keys())\n\n # 卖出不在目标持有列表中的股票\n for instrument in current_hold_instruments - target_hold_instruments:\n context.order_target_percent(instrument, 0)\n \n # 买入目标持有列表中的股票\n for instrument in target_hold_instruments - current_hold_instruments:\n context.order_target_percent(instrument, 1/len_)\n\n就是在这段买入卖出的代码中 怎么写 止盈止损条件的？\n比如 我要加入某支票 跌了 5% 或者 涨了10%就卖出的 最好能在日内实时交易中实现(因为我用万和这个软件没有设置止盈止损 他跟APP不是一个通道 APP上也操作不了)\n要是策略能够实现不定时卖出就好了
Q：老师 看了滚动训练和前天万老师的保存模型的回放，我这两天用滚动训练做了一个策略 能不能请老师帮我看看 主要问题（基于我现在的理解，确实不清楚为啥效果很差） \n\n我的策略 核心思想是：\n1，选择20-30只分布在各行业的主动型ETF 组成 候选池\n2，获得所有ETF的持仓信息，再得到所有成份股的池子\n3，选择了成份股的14个因子(主要是量价相关或高频数据低频化因子)，都添加ETF本身的5个基本因子，共19个因子\n4，LSTM学习时序特征 输出16个时序特征因子(保存最优LSTM模型)\n5，组成35维因子，进行xgboost训练(保存xgb模型)。\n6，lstm+xgboost 预测所有成分股最终score。\n7，按照ETF成份，持仓作为权重，求ETF加权平均分作为最终ETF的score。\n8，选择score最高的5只票买入，5天调仓。\n\n代码层面已经调试跑通，现在的效果：\n（1）基本都是使用python做的分析，比较慢\n（2）不同时间段做过一些测试，效果基本都是跟随着指数的，没有什么超额收益（由于跑的慢，所以没能够回测很多）\n（3）如果设定：最终xgboost的预测评分强制设定>0.52才买入，效果也许大概确实变好了(一个月一个月的测试)，不过没有做长时间跨度训练，空仓或不满仓时间有90%+。\n\n问题：\n（1）策略有没有什么原则性错误？比如ETF适不适合这种方式？或者这种ETF一般是否有更适合的策略？\n（2）实现逻辑上有没有原则性错误？比如添加ETF因子到持仓股票进行训练的方式\n比如训练数据量150天，是否够用？26只ETF有400只持仓股，股票数量是否足够？\nLSTM的loss变化很大是否合理？\n（3）如果策略可行，主要的优化方向\n\n训练时间很长，调超参会很久很久，所以想让老师结合经验，给我改进建议，方向性 或者参数建议 都可以
https://bigquant.com/codesharev3/67bdfc2d-e175-4385-9b9c-3e72cff74cd1
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