AI量化策略构建、回测、数据任务、提交模拟
构建策略
还记得AI策略构建的几个流程吗?主要包括训练集标注、训练集特征抽取、模型训练、测试集特征抽取、模型预测、交易回测环节,如下图所示。值得注意的是,”输入特征(DAI SQL)”算子可直接写表达式构建特征,即写公式抽取因子,不要编写任何代码。模版代码可直接在下文直接克隆。
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构建策略
还记得AI策略构建的几个流程吗?主要包括训练集标注、训练集特征抽取、模型训练、测试集特征抽取、模型预测、交易回测环节,如下图所示。值得注意的是,”输入特征(DAI SQL)”算子可直接写表达式构建特征,即写公式抽取因子,不要编写任何代码。模版代码可直接在下文直接克隆。
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在上一篇文章中,大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识,但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑,没关系,本篇文章中,我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念,希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。
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了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。
量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系,以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史,其投
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“人工智能”概念日益兴起,“谷歌围棋程序AlphaGo全面碾压专业选手”类似新闻逐渐增多,人工智能时代已经来临。通过短文快速了解什么是人工智能。
人工智能(英语:Artificial Intelligence, AI)亦称机器智能,是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能,可以概括为
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动量策略是一种利用历史价格趋势来预测未来价格行为的量化交易策略。这种策略基于一个假设:股票或其他资产的未来价格趋势可能会延续其近期的表现。在实际应用中,动量策略通常会购买表现好的资产并卖出表现差的资产。
动量策略的核心是“追涨避跌”。具体来说,这种策略会:
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本策略AI算法来预测股票的未来表现,并进行排序。这里使用算法StockRanker,BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法,专门用于量化选股排序学习,通过在多个因子/特征的数据上训练,旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。
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R-Breaker策略是一种著名的交易策略,由美国交易员和编程专家Richard Saidenberg开发,并在1990年代初期公之于众。这种策略主要用于期货市场,尤其是在标准普尔500指数期货中表现出色,但也可以应用于其他金融市场。R-Breaker策略结合了趋势跟踪和反转交易的元素,旨在识别并利
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量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系,以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内,量化投资不再是一个陌生的词汇,近几年得到了迅猛的发展。
提起量化投资,就不得不提量化投资的标杆—
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使用方式:M.模块id.v版本(**kwargs)
如何升级模块版本:刷新模块列表,进入代码模式,修改模块版本,返
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我们今天分享的四种模型,包括上次分享的逻辑回归,都是一些轻量级的分类模型,适用于数据量少,特征量少的分类任务
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支持向量机(Support Vector Machine)是在神经网络流行之前最强大的机器学习算法
SVM在二
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分类问题的标签是离散型的变量,我们的目的是用特征,来预测标签归属于几个类别当中的某一种
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上次分享我们提到过,模型的好坏评价标准,是模型在测试集上的预测是否准确,好比一个学生在期末考试当中拿高分才是学的好
模型在测试集上的预测误差(Error),可以分为三种来源
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人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门研究如何使计算机系统具备类似于人类智能的能力的领域
人工智能的子领域示例:
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102+
股票池选择
TODO
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BigQuant是专业但易用的AI量化投资平台。如下知识可以帮助我们更好的开始策略开发。
BigQuant平台同时支持可视化编程开发和代码编程开发,并且两种模式可以无缝切换和融合
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复现研报原文:
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当当当当~~大家好,很高兴认识大家。这边推荐给大家高频量化开发工程师一职,欢迎自荐或者推荐您的小伙伴,我们十分期待您的加入!
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