一、定义

在量化投资领域，数据是任何代码的底层架构，模型训练、策略运行都依赖于对应的数据。BigQuant 平台的模拟交易每天会基于策略所需的数据运行策略代码，最终产生下一个交易日的买卖信息。这种工作方式需要保证模拟交易运行前，其依赖的数据需要准备好。如果数据没有准备好会导致当日模拟交易运行结果是错误。

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1. 参数可分为两组：依赖标签和输出标签，输入数据和输出数据；
   • 依赖标签：指该任务运行时需要依赖前置任务的输出标签，用户可通过输入关键字模糊匹配选择用户有权使用的依赖标签；
   • 输出标签：指该任务运行时的输出标签，用户可自由输入定义(该标签可作为用户自己的其他任务

如下图，只拿到了全市场3568个数据。

https://bigquant.com/wiki/doc/tezheng-ri-xIjPe1UFMu

这个例子程序也一直报错

像一些复杂的因子合成方法怎么实现呢，有没有相关的算子模块或者代码分享呢

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

新手想问一下在trade运行中，这个错误是什么意思，需要在什么地方改正

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三种构建大盘风控指标的方法关于LSTM+CNN的模型进行大盘风控的策略代码未找到，能否提供一下，谢谢。

https://bigquant.com/wiki/doc/dapan-zhibiao-fangfa-MoB3kNcAMG

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.

https://bigquant.com/wiki/doc/xinhao-fangfa-oxACTyy7MT我看到知识库里有个大神有这个再次分类提高选股策略的方法。但是，在测试集中把return_5_day=(shift(close_0, -5)-shift(open_0, -1))/shift(open_0, -1)给当作特征写进去了啊，这岂不就是用了未来函数么？还是说我理解错了

消息在股票交易中有很大的影响力，如果没有对消息的处理会导致策略经常中雷，怎么办呢？

说是有：

https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-aBcAf1yeFo

具体怎么调用这些因子

如标题

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

StockRanker

StockRanker 是 BigQuant 平台提供的高性能排序学习算法(list-wise)，为量化投资场景做了优化。StockRanker可以根据输入的多个股票特征训练模型和做出排序预测。

在量化投资中，排序任务指的是根据某些标准对一组股票进行排序。例如，投资者可能希望按照未来收益潜力对股票进行排序，以决定投资组合的构成。排序学习（Learning to Rank）是一种机器学习方法，专门训练一个模型来优化排序效果。StockRanker 采用的是 list-wise 方法，它不仅考虑个别股票的特征，还关注整个股票列表的排序质量，从而实现更优的排序结果。

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BERT、Transformer、GPT、XLNet等，尝试构建各类DeepAlpha模型。

本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——XGBoost——对相同的量价因子进行实验，方便与深度学习模型进行对比实践。

二、算法介绍

XGBoost 是在 Gradient Boosting（梯度提升）

2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。会中九坤投资创始人王琛发表了《数智时代量化投资的演进与挑战》的主题演讲,从量化投资的数智演进、九坤在数据与智能方面的实践、未来量化投资数智发展中面对的挑战和瓶颈三方面阐述量化行业发展。

在王琛看来,量化投资盈利的因素,一是金融市场的弱有效性,导致市场有投资空间、投资机会,这是金融市场投资赚钱的基础保证;二是统计方法的有效性,这是量化基础的投资信仰。量化的核心发展方向,包括信息、算法、执行三个方面。

王琛表示,在人工智能兴起之前,量化领域已经做到了一定高度。但进入数字化时代之后,这三个方向都被AI

更新

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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://

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导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

量化投资

量化投资是一种基于数学模型和计算机算法来指导投资决策和交易执行的投资方法，不受主观交易的情绪化影响，严格按照程序执行**。** 量化投资在海外的发展已有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。

简单来说，是通过寻找金融数据，例如开盘价、收盘价、最高价、最低价、换手率、估值等等大量的数据，与股票收益之间的关系，建立较为稳定的数学模型，从而指导投资策略。

对AI量化有一定了解的选手可以直接查看量化策略模型，有投资经验但无量化的请从金融量化基础知识开始

量化投资策略是利用数学模型和算法来分析市场并做出投资决策的方法。这些策略可以大致分为几个类型，每种类型都有其特点、适用人群和适用场景。以下是一些主要的量化投资策略类型：

1. 趋势跟踪策略
   • 特点：识别并跟随市场趋势，比如股票或商品的价格走势。
   • 适用人群：适合那些相信市场趋势会持续一段时间的投资者。
   • 适用场景：在市场趋势明显且稳定的情况下效果最佳，如牛市或熊市。
2. AI量化机器学习策略
   • 特点：利用机器学习算法来分析大量数据并预测市场走势。
   • 适用人群：对人工智能和机器学习

因子原理

市净率，简称PB，是衡量股票价格相对于公司净资产的比率。简单来说，它告诉我们投资者愿意为每单位净资产支付多少价格。

市净率计算公式为：市净率 = 股价 / 每股净资产

举个例子，你正在考虑购买一家书店，这家书店的净资产（包括书籍、家具等）价值10000元，现在卖家想要以15000元的价格出售。市净率（PB）就像是你在决定是否购买这家书店时，用来衡量价格是否合理的一个‘价值秤’。这个书店的市净率就是：PB = 15000元 / 10000元 = 1.5。这意味着，你愿意为书店每1元的净资产支付1.5元。

【市净率作用】市净率因子在量化投资中扮演着重要角色，它帮助我

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