获利盘函数、筹码理论中，是否可以取到 股指IF、IC、IH的值？

[用因子分析模块出现覆盖率不足的情况，如何解决？](/wiki/doc/mokuai-fugaishuai-qingku

在股市的波澜壮阔中，筹码集中度宛如一座神秘的灯塔，照亮着投资者前行的道路。它不仅是一个冰冷的数据指标，更是市场情绪与资金流向的细腻诠释者。当我们深入探索筹码集中度时，仿佛是在解读一本关于市场智慧与人性博弈的厚重书籍。每一个百分点的变化，都承载着无数投资者的希望与梦想，每一次波动的背后，都隐藏着市场脉

我们为广大量化爱好者整理了120套量化策略源码，==获取全部源码方式见页尾。==

• 本合集旨在提供量化思路和常见的策略模板，从而学习和魔改，==请勿直接实盘==。

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**一、新手学习策

目的

BigQuant策略开发兴趣小组，第一期 （2024-05 ～ 2024-07）

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• 通过共同学习，提高兴趣小组成员策略编写能力

如何参与

• 对于策略开发者，扫描如下二维码，添加小Q微信，报名策略开发兴

Alpha191因子是国泰君安证券研究者，于2017年6月，在《数量化专题: 基于短周期价量特征的多因子选股体系》研报中提出的191个因子，具体的因子表达式如下

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Alpha1:   (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK((

1.引言

在学术研究中，Alpha是数学表达式、计算机源代码和配置参数的组合，可以与历史数据一起用于预测各种金融工具的未来走势。而在实践中，Alpha通常意味着进行交易的合理“预期回报”。两者并不一定相同。许多情况下，能够带来合理“预期回报”的Alpha并不容易构建，因此，对于Alpha的挖

本文目的在于给出自定义损失函数示例代码, 便于读者魔改. 基于BigQuant平台, 探索了使用不同损失函数对DeepAlpha-DNN模型优化的效果. 本文的基准模型为MSE优化的DeepAlpha-DNN模型, 进一步使用MAE、Pseudo-Huber以及负IC损失函数和有序回归损失函数. 最

一、引言

DeepAlpha系列报告旨在从基础量价数据中，借鉴深度学习模型，应用于量化投资领域。学习模型包括：全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet，同时报告将引入自然语义识别NLP领域近年热门算法如B

引言

在量化交易与数据科学领域，特征工程是一个至关重要的步骤，直接影响到模型的预测能力与效果。OpenFE 是一个开源的特征工程框架，旨在帮助研究人员和工程师快速生成高质量的特征。然而，原始版本的 OpenFE 算子虽然功能强大，但在某些应用场景下仍存在一定的局限性。为了更好地满足我们在量化研

知识讲解

筹码集中度也叫筹码分布集中度，反映了一定比例的筹码在某一成本范围的集中度大小。 当资金买入，则会增加筹码，当被卖出，则筹码会减少，所以筹码集中度的本质是成本集中度，反映的是一定成本范围的集中情况。 筹码集中度=成本区间的（高值-低值）/（高值+低值）。筹码集中的成本区间越大，集中度

因子研究

• 因子加工的时候，如何判断加工结果是否准确

两步：1）检查原始数据 2）检查计算加工逻辑

测试数据的覆盖度、准确性。

• 因子挖掘方面的问题，如何去挖掘因子，没有形成一套逻辑

参考研究报告：

着重推荐第一篇：《国盛证券多因子系列之八：日间量价模型研究》

![](

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[https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd6f0f049d8](https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd

82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答

问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？

回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动

https://bigquant.com/codesharev3/74d4e97a-0065-4fb0-b442-adabfcb5080d

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81st Meetup 直播答疑， 10月17日 19:00 B站直播解答

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问题列表

提问：咱们IC值的计算，是不能自己设计y是多久的收益率么？就是可以更改y值么?

回答：可以。

[https://bigquant.com/codesharev3/e84b5367-4d

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[https://bigquant.com/codesharev3/6fa12484-25f6-406c-b820-f084f77d062c](https://bigquant.com/codesharev3/6fa12484-25f6-406c-b820

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[https://bigquant.com/codesharev3/54f74c7b-49c9-4d1a-8865-fafa36ea9978](https://bigquant.com/codesharev3/54f74c7b-49c9-4d1a-8865-f

策略绩效

其中，年化收益10.6%， 夏普比率0.83，最大回撤8.12% ，如果加上空仓时候的理财收益，收益率有望达到11%。

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略，旨在通过在不同行业之间进行资金分配，捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU（新版开发环境下的模版目录）

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导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构

MeetUP直播答疑 时间：8月24日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-79thMeetup

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问题列表

**问题1：我主要使用价格K线形态来进行买入卖出依据，但是仅使用数学公式来描述形态（三角形，W，茶杯，头肩顶等）感觉比较局限，和难

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：线性回归策略：预测收益
• 策略说明：本代码以教学目的为主，请自行调参

回测图：

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