下面的LSTM策略中,数据过滤后造成参与训练的部分数据被过滤掉,在序列窗口滚动时造成窗口中数据顺延错乱。请问能否帮修改下面的策略,实现被过滤掉的数据也参与训练和回测(比如close_*1和close_*2被过滤掉,但能参与close_0,close_1,close_2这个序列窗口的训练)?
在(序列窗口滚动)之后过滤,数值已经标准化了,能否过滤? 能发个例子吗
另外,还有个问题,能在(序列窗口滚动)之后,再做标准化吗?
[https://bigquant.com/experimentshare/83552c544786
更新时间:2023-06-01 02:13
https://bigquant.com/experimentshare/1f261d83b2664aac83f2a3e9f9db4e86
把特征列表里面行的注释都删除掉,如下
[https://bigquant.com/experimentshare/8765045828e841d5bcb98f8010499537](https://bigquant.com/experimentshare/8765045828e84
更新时间:2023-06-01 02:13
更新时间:2023-05-23 02:30
可以在Initial函数中通过context的set_commission设置
def initialize(context):
"""初始化"""
print("initialize")
# 股票设置费率的示例
context.set_commission(equities_commission=PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5.0))
# 期货设置费率的示例
comm_dict = {
更新时间:2023-05-11 03:12
• 点击新建对话,创建一个新对话
• 点击输入框,开始与QuantChat交流
• 您可以直接输入以下对话
 pos_date = position.last_sale_date print("持仓时间",pos_date)
“请问这个天数是交易日还是自然日?“
具体实现代
更新时间:2022-11-09 01:23
对系统不熟悉,问个小白的问题吧。
看起来context和data这两个对象是回测中非常重要的全局对象,要写策略的话应该是必须要对这两个对象非常熟悉才行,所以我想看看这两个对象里都有哪些内容,比如看FAQ里了解到data下有current_dt这个属性,但是自己写了一小段代码,发现根本没法用。谁指点一下?
\
是的。context \data这些变量都只能在回测引擎中使用,即,你要调用M.tra
更新时间:2022-11-09 01:23
回测运行没有错误,但是绑定模拟交易就一直提示运行失败
if context.extension['datecont'] == 0: KeyError: 'datecont'
ERROR moduleinvoker: module name: forward_test, module version: v5, trackeback: KeyError: 'datecont'
就是之前提问奇偶交易变量的那个note

in
209 )
210
–> 211 m19 = M.trade.v4(
212 instruments=m9.data,
213 options_data=m21.predictions,
in m19_handle_data_bigquant_run(context, data)
25 context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime(’%Y-%m-%d’)]
26 print (ranker_pre
更新时间:2022-11-09 01:23