80th Meetup
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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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量化策略
- 关于行业轮动模型的研究和设计，没有办法寻找一个好的方向与切入点
行业轮动的策略代码：行业轮动策略
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- 在做AI策略时，设置4个因子（总市值，流通市值，PB，PE），21-22年底训练3年，默认5日活10日收益目标，然后跑23年到现在，为什么跑的非常差，理论上随便一个单因子都能跑的还可以，实际跑出来的收益-52.81%，有点意外，这种是什么原因？
核心市场风格变化或者是模型过拟合、欠拟合。其他原因包括：数据量不够；数据预处理不对；其他代码原因
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- 在做AI策略时，怎么规划输入特征，才能稳定地跑出好的结果，这里有什么注意事项和方法技巧？
- 数据预处理恰当
- 标注合适
- 模型使用正确
- 没有过拟合、欠拟合
- 使用滚动训练
- 查看训练集和验证集损失函数的变化情况
- 必须经过模型稳定性测试
- 关注超额收益
这块的最佳实践我们会在训练营课程里详细讲解，并给出代码。
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- 如何跟随“社保基金”建仓，筛选出pe大于0的票，最后按照十大股东高持股比例来排名的策略。一直不能很好的实现这个想法。
代码链接见：142-社保重仓基本面选股策略
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实盘交易
如果用高频数据做策略，现在能否实现盘中给交易信号，因为现在收盘后给交易信号还是日频，滞后性影响策略最终收益
bigquant的实时因子加工系统即将上线。
/wiki/static/upload/7a/7a7d0484-ab50-46b9-a4d7-897b13b6675e.pdf
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系统学习AI量化
AI量化投资训练营：1个月直播+1年录制课程+1年社群答疑，系统学习AI量化投资
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