机器学习

核心观点

短期涨跌的预测相比长期更容易，但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景，机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测，机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报，而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。

Michael Kearns在2010年的关于讨论机器学习在高频交易应用的论文中，提出了很多机器学习应用与高频交易的限制，很多思考放到现在都值得我们去学习。机器学习在高频交易中主要有两个方向，一是订单的执行优化，二是高频涨跌方向的预测。这两者本质的区别是执行优化是在一个确定性的空间寻找最优解，即交易

无论你如何看待数据科学这门学科，都不能轻易忽视数据的重要性，以及我们分析、组织和理解数据的能力。Glassdoor 网站收集了大量的雇主和员工的反馈数据，发现在美国“25个最好的工作职位清单”中排名第一的是数据科学家。尽管排名摆在那里，但毫无疑问，数据科学家们研究的具体工作内容仍会不断增加。随着机器学习等技术变得越来越普遍，像深度学习这样的新兴领域获得了来自研究人员、工程师以及各大公司更多的关注，数据科学家会继续站在创新浪潮之巅并且推动技术的不断发展。

尽管拥有强大的编码能力非常重要，但数据科学也并非全部都是关于软件工程的（事实上，能够熟练掌握python已经足够很好的开展工作了）。数据科学

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的alpha收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或者应该如何切入投资管理领域。

和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力，或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重，所以每当某指数做成分股的调整时，新入选的股票

导语

近年来，国内量化投资迎来了发展的黄金期，但涉及机器学习的量化投资还比较少。机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师曾经说过机器学习很大程度上就是特征工程，因此本文主要介绍下特征工程在量化投资领域的应用。

特征工程是什么？

有这么一句话在业界广泛流传： 数据和特征决定了机器学习的上限。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。简单理解为：特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。

**特征工程在量化投资领域有非常适宜的土壤，

人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。假设我们要去预测某个连续变量$ Y$未来的取值,并找到了影响变量$ Y$取值的$K$ 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习 即是要找到一个拟合函数$f(X_1,X_2,\ldots,X_K|

导语

【旧版模块】，该文档为旧版。新模板详见：

https://bigquant.com/wiki/doc/102-ai-hXNHGsyWzS

在阅读了学院关于可视化模板教程后，相信你已经掌握了平台上的模块使用方法。本文将以XGBoost模型为例，介绍回归、排序、分类的不同之处。在文末，你可以克隆该算法自行研究、学习

首先我们明确一下算法在机器学习中的地位。一般来说，机器学习有三个要素：数据、算法和模型。

• 数据是场景的描述，包括输入和输出。
• 算法

导语

机器学习已经成为量化策略设计中的一大利器，了解各种机器学习算法的原理、特点、优劣，对于量化建模有着极大的帮助。因此，本系列【专题研究】介绍几种在资本市场中非常流行的机器学习算法及其在选股方面的相应应用，希望能对大家有所帮助。

随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成算法之一。由于其简单灵活、不容易过拟合、准确率高的特性，随机森林在很多应用中都体现了较好的效果。

本文从单棵决策树讲起，逐步解释了随机森林的工作原理，然后将随机森林预测应用于二级市场，介绍了基于随机森林模型的智能选股策略。

什么是随机森林

随机森林是一种集成算法（Ensemble

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

【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档：

https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG

https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/644652453c624f34a027c192e4f8703a

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视频讲解

可看视频听老师的详细讲解

机器学习逻辑理解

问：机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？

答：

1）可解释性

2）如何减少过拟合

3）机器学习/深度学习课程

常见的机器学习/深度学习模型

目前

{{membership}}

https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0

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问题

《机器学习应用于底部反转策略的表现》

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.3

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策略源码

详见上述链接

https://bigquant.com/experimentshare/85eb463354e54a9695eddc0c570040e6

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视频讲解

点此查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/769aba37-1960-4fc6-bedc-1d7a8a4dee0a

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fe8ec83484ca44148602d39a58545d75

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新版数据平

AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：

2021-AI量化Meetup导览

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd

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更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

7月30日Meetup 模板案例：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/99d8bec5248e4878b33a21bc119a6671

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问题

如何开发带有反馈系统的策略？

解答

比如今天买明天卖的策略，根据股票每天的收益情况，反馈给策略，进行参数调整，这样就可以让策略每天都是新鲜的，并且是真正贴合市场的活的策略。

模型动态更新

深度强化学习

基于深度强化学习的股票交易

[1] Deep Reinforcem

视频讲解

https://www.bilibili.com/video/BV1ZG41187mJ?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086

知识库链接

专利因子在量化选股中的运用

策略源

问题

请教catboost的详细使用方法，对于原先使用xgboost或者stockranker的策略，如何用catboost替换掉xgboost或者stockranker?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1US4y1n79r/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/c2422c6678a8

导语

BigQuant宽客学院伴随着平台的更新，学习和探讨的内容也日益增加。大家对机器学习、深度学习的策略研究越来越深入，新的想法也层出不穷，为了满足大家对探索的渴望，因此我们准备了定期的“BigQuant AI量化专家MeetUp”，本周四正式启动了！BigQuant学院院长、AI量化专家现身BigQuant B站直播间，在线交流、答疑，解决您在AI量化和BigQuant遇到的所有问题！

Meetup内容

以导师答疑为主，解决大家在日常开发中遇到的问题：

1. 策略开发新思路探讨
2. 策略开发中遇到的疑惑
3. BigQuant平台使用

**Meet

本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
3. 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
4. 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型