【历史文档】常见对象说明

常见对象

交易账户相关

TradingAccount(StockTradingAccount/FutureTradingAccount)交易账户资金相关,可访问如下属性:

  • trading_day: 交易日 YYYYmmdd
  • portfolio_va

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涨停取消卖单

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

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【历史文档】算子样例-自定义Python模块_new

使用场景

可以编写自己的python功能代码,并支持封装成模块。

输入端

  • 输入1:第一个输入端口,支持输入任意格式的数据,一般为DataSource类型。
  • 输入2:第二个输入端口,支持输入任意格式的数据,一般为DataSource类型。
  • 输入3:第三个输入端口,支持输入

由qxiao创建,最终由qxiao更新于

【历史文档】算子样例-自定义Python模块

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

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期货日线MACD策略

这是旧版文档

MACD策略的交易规则

相关指标定义如下:

DIF=EMA(close,12)−EMA(close,26)

DEM=EMA(DIF,9)

DIF从下而上穿过DEA,买入开仓;

DIF从上往下穿过DEA,卖出开仓;

策略构建步骤

  1. 确定期货合约和回测时间

由crisvalentine创建,最终由bq7zuymm更新于

121-基于StockRanker的AI选股策略

策略介绍

本策略使用StockRanker算法,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。

策略流程

  1. 特征选择:输入对股票价格有显著影响的多维度因子,可以是包括基本面、技术指标、情绪指标等等
  2. 预测目标:预测未来 5 日收

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一字涨停策略简单实现

更新

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大盘风控和个股风控

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ROE策略

策略介绍

本文将介绍经典的ROE策略,并通过编写简单的策略示例进行回测。

ROE策略是一种常用的财务分析和投资策略,特别在股票投资领域。它主要基于公司股本回报率的高低来评估和选择投资对象。

高ROE公司通常具有较强的盈利能力

  • 高ROE表明公司能以较少的股东权益产生更多的利

由ypyu创建,最终由iquant更新于

借助talib使用技术分析指标来炒股

什么是技术分析?

所谓股票的技术分析,是相对于基本面分析而言的。基本分析法着重于对一般经济情况以及各个公司的经营管理状况、行业动态等因素进行分析,以此来研究股票的价值,衡量股价的高低。而技术分析则是透过图表或技术指标的记录,研究市场过去及现在的行为反应,以推测未来价格的变动趋势。其依据的技术

由small_q创建,最终由small_q更新于

基于动量因子的商品期货多空对冲策略

历史版本, 后续会更新

商品期货多因子模型探索

Jesse et al. (2016)发现,可以用三因子模型(Carry也就是展期收益率,MKT也就是所有期货品种的平均收益率,TSMOM也就是时间序列动量)解释商品期货的现货溢价和期货溢价,用三因子模型作为衡量商品基金的基准,就好

由bqh6048l创建,最终由qxiao更新于

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](https://www.bilibili.

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策略中调用其他因子_AI

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/5cfd9186208047518a995e4394ba1099](https://bigquant.com/experimentshare/5cfd9186208047518a995e4394ba1099

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DNN算法实现股票预测

新版本暂无深度学习可视化模块

导语

在阅读了 深度学习的简要介绍后,本文将介绍深度学习DNN模型及其在量化投资领域中的应用。

深度学习在量化领域的应用

机器学习作为人工智能的核心,其传统算法在解决很多问题上都表现出了高效性

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2023.5直播代码-敢死队打板

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[https://bigquant.com/experimentshare/953563e68f824cb2b4f893f5251cecb3](https://bigquant.com/experimentshare/953563e68f824cb2b4f893f52

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