回测验证
"回测验证"在金融领域中是投资策略或模型开发的关键环节。它是使用历史数据，在虚拟环境下对某种交易策略、算法或模型进行检验的过程。通过回测，投资者可以了解策略在过去市场条件下的表现，从而评估其潜在的风险和收益。有效的回测验证不仅可以增强投资者对于实用投资的经内分泌移植合同的策略模型指标的招标xindicebooks媳妇去洗头xiang,，同时也可以帮助识别和修正可能存在的问题和弱点，进一步提高策略的稳健性和适应性。因此，回测验证是金融决策过程中不可或缺的一部分，为投资者提供了在真实市场实施策略前的“试错”机会。
机器学习量化投资实战指南
本文14323字，阅读约28分钟
导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。
文章概览：
1.人工智能量化投资概述
2.人工智能技术简介
3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析
AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅
更新时间：2025-01-09 10:19
AI+涨停板特征提取
策略简介
本策略是一个基本的StockRanker策略，使用的因子除了一些基本的量价指标、技术指标、财务指标之外，我们加入了涨跌停的因子，由于涨跌停price_limit_status这个字段的含义是等于1表示跌停、等于2表示非涨跌停、等于3表示涨停，因此我们将过去10日的涨跌停状态相加的话，值越大就表示涨停次数越多。
在StockRanker模型上，由于数据量的增加，我们适当的调整了模型参数：叶节点数量、每叶节点最小样本数、树的数量，以避免模型欠拟合。
模型训练时间为2015-2022年，回测时间为2023-2024年，策略持股5支，等权重，持仓5天
策略源码
[htt
更新时间：2024-12-15 09:10
量化交易模型及策略2023版
量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。
量化交易模型的一般由以下几个部分组成：
1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht
更新时间：2024-12-05 02:12
均线突破策略-期货分钟
更新时间：2024-06-06 10:40
根据财务数据生成目标因子
这是旧版的例子, 只能在2.0.0的Aistudio中运行
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/54fe864132a7447894540d70cd2e36e5
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更新时间：2024-05-24 11:02
如何对1-3日内上涨的股票进行标注
问题
freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?
视频回放
https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/0a4bb333c1bb4f4e91d7701a3538f6f4](https://bigquant.co
更新时间：2024-05-21 09:10
小市值策略源码
更新时间：2024-05-20 07:35
A股股票过滤模块
更新时间：2024-05-20 07:21
用线性-回归算法实现A股股票选股
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
更新时间：2024-05-20 07:17
StockRanker选股+随机森林大盘风控
更新
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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
更新时间：2024-05-17 07:25
深度学习量化交易模型
更新
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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
更新时间：2024-05-17 03:49
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:
https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq
问题
如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?
讲解
1988年，欧奈尔将他的投资
更新时间：2024-05-17 01:13
可视化TALIB指标策略
新版策略请转向
https://bigquant.com/wiki/doc/talib-OZIAb2sLoM
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/5d43988b1b9a443284807f6614b8eb5b
\
更新时间：2024-05-16 06:35
【历史文档】策略示例-基于订单流的高频择时交易策略
更新
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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
更新时间：2024-05-15 10:40
RBreak日内策略-分钟
更新时间：2024-05-15 02:10
新手量化学习计划
这几年跟着别的老师学习价值投资，抱着实现自动交易的目的，误打误撞接触了量化这个领域，
发现这个领域的人的都是高人，自己按照价值投资的思路，每年能拿到百分之十左右的利润就很不错了，但量化领域里面的大神都在研究每年60-70%的收益，甚至一个月翻倍…
跟武侠小说里面的藏经阁一样，扫地僧随便丢一本秘籍给你你就能横扫江湖一大半的人了…
从别的平台看到机器学习很厉害，一直没招到入门的方法，编程也不懂，就一直找地方学习，最后来到了big quant，里面资料很多，天天拿到策略改个日期看看回测，学习效果不理想
伟人说过，实践出真知，
想在这里做个计划，一步步去实现自己的想法看看能做到什么程度，
更新时间：2023-12-29 11:31
BigQuant 最佳实践
- BigQuant使用案例
- 最佳使用方式
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更新时间：2023-06-29 06:56
【参赛】Deep Alpha-CNN策略克隆&调参擂台赛
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更新时间：2023-06-27 03:23
因子库的因子怎样使用？
怎样使用因子库里的因子作为特征？
这个因子id没法直接使用，
只能复制因子的表达式使用吗？
更新时间：2023-06-01 14:26
挖掘因子怎么跟策略结合
更新时间：2023-06-01 14:26
如何在代码中获取因子值？
问题
如题，
如何在代码中获取因子值？
谢谢
更新时间：2023-06-01 14:26
可转债策略
更新时间：2023-06-01 02:13
如何在AI策略中加入大盘指标因素，比如，大盘走坏时，不开仓
问题
如何在AI策略中加入大盘指标因素，比如，大盘走坏时，不开仓
https://bigquant.com/experimentshare/b6f174124d3e4c33bdd683498f5d44a9
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更新时间：2023-06-01 02:13
meetup 模板报错
问题
https://bigquant.com/wiki/doc/biaodashi-yinqing-ri-yinzi-shili-NM5QLkwpfd
解答
目前level2的数据没有向普通用户开放
更新时间：2023-06-01 02:13
2023.5直播代码-方正高频因子1
更新时间：2023-05-31 07:19