金融市场

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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

新版数据平台：

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子：

<https://

如下午14点50，判断是否涨停，没涨停就卖出 这种

如图：

一个小小的需求：可以提供十年期国债收益率和社融数据吗？

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https://bigquant.com/aistudio/studios/a29733f8-0f37-11ed-93bb-da75731aa77c/?folder=/home/aiuser/work

https://bigquant.com/codeshare/1d87d715-5139-432b-9267-5b99154e598b

# 回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次
def m19_handle_data_bigquant_run(context, data):
    #...
    # 2. 生成卖出订单
    print(f'{today} before cash:{context.portfolio.cash}')
    if cash_for_sell > 0:
        for instrument in sell_instruments:
            res = context.order_target(context.symbol

请教一下，用1000多个股票一年的收益率数据和20个因子做多元回归模型，这里有多只股票和多个日期，应该要怎么处理呢？如何预测股票收益率？

根据官网《如何对AI量化策略进行管理？三步走》（https://bigquant.com/wiki/doc/celve-FeqcyLgLeU），并参考

【模板案例】（https://bigquant.com/community/t/topic/194074）策略组合

在将两个策略合在一起时报错，请问如何解决？

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NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-6aeba62465a8> in <module> 1 M3 = M.

最好更细粒度的， 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

类似范例策略里的

https://bigquant.com/experimentshare/caa75714113347f9a5633ad62b3f71d5

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摘要

2/3光速对你我来说可能只是一瞬，但对于高频交易公司来说，可能就是事业的全部。在瞬息万变的市场上，棋先一招常常就在微秒之间。

眨眼 0.4 秒，常被形容快，但有家公司花了 1400 万美元，就为了让自己再快 0.07 毫秒（ 0.00007 秒），5700 分之一眨眼的时间。

Jump Trading 公司在全球最大期货交易所芝加哥商品交易所数据中心对面，买了一块 12 万平方米的空地。

买了之后，他们没盖楼炒房，也不是为了风水，就是架微波通信基站，用于第一时间把交易请求传到芝加哥商品交易所。

![{w:100}{w:100}](https://n.sinaimg.cn

BigCharts 介绍

BigCharts是专业的金融市场和量化投资数据可视化探索与分析工具，致力于为用户提供高效、易用、可定制的数据可视化解决方案，提升用户在数据探索、分析和决策过程中的效率与准确性，成为量化投资者和金融分析师的得力助手。

快速入门

• import bigcharts
• bigchart.Line(…) 构建图表
  • .render() 显示图表
• 传入 DAI SQL 作为数据源

import bigcharts

bigcharts.Line("SELECT date, close FROM cn

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

本篇报告详尽地介绍了基于人工智能的阿尔法策略框架，包括基于AI技术在策略研究上的阶段性的工作和成果，并提供完整代码，读者可克隆策略，复现效果和继续改进。 希望本文能帮助读者拓展研究思路，应用AI来做更好的量化策略研发，把人工智能的能力赋予更多的投资者 (Democratize AI to empower investors)。

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摘要

本篇报告构建了一个完整的可复用的 人工智能阿尔法策略框架。

本篇报告用AI对基本面、财务、交易型等 282个因子 做了单因子策略研究和多个维度上的绩效分析，并 **发掘了在短、中、长周期上多个夏普比率超过1.5 、年化收益超过 30

在2022年7月22日上市交易的中证1000股指期货是2022年的金融市场一件大事，公募私募基金又多了一份对冲工具，指数增强和alpha策略更能施展拳脚。本文介绍如何获取中证1000的代码和行情数据。

https://bigquant.com/experimentshare/c77ca255831943a68ad9baa34f0248a2

如果想获取中证500的代码和行情，只需改下名称就行：

![{w:100}](/wiki/api/atta

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新版数据平