策略源码
策略源码，作为金融科技的核心组成部分，是指通过编程语言编写的、能够指导金融交易决策的一系列算法和逻辑规则。这些源码经过精密设计，旨在分析市场数据、识别交易信号、管理风险，并最终实现资产的有效配置和收益的最大化。在量化交易、对冲基金等领域中，策略源码的作用尤为重要，它是驱动金融投资智能化的关键技术之一。
【历史文档】策略示例-可转债AI策略
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
更新时间：2024-05-16 02:35
低频因子构建：Alpha101因子构建（4）
更新时间：2024-04-28 08:47
条件选股：买入大单净流入前5
买入条件： 选择过去30个交易日内，超大单净流入占比均位于所有股票的前5%。 这些股票的涨跌幅位于同期所有股票的前5%。
卖出条件： 或股票涨跌幅跌至同期所有股票的后5%。
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策略源码：
说明：克隆下方策略请前往最新开发环境3.0中运行
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https://bigquant.com/codeshare/2c867588-95a7-4e47-afeb-a377cbe13776
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更新时间：2024-04-28 02:01
机器学习：19-滚动训练-XGBoost
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运行环境：AIStudio 3.0
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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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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/358882de-f418-4ebe-b3c4-effc16ea1c9d](https://bigquant.com/codeshare/358882de-f418-4ebe-b3c4-
更新时间：2024-04-25 07:41
机器学习：14-XGBoost
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运行环境：AIStudio 3.0
-
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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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/f753d0b8-a3b2-4781-a1a9-dbf6ffe3fe38](https://bigquant.com/codeshare/f753d0b8-a3b2-4781-a1a
更新时间：2024-04-25 07:40
机器学习：12-随机森林
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运行环境：AIStudio 3.0
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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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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/ccd34b84-4b39-4c48-b082-3859335a6c20](https://bigquant.com/codeshare/ccd34b84-4b39-4c48-b082-
更新时间：2024-04-25 07:40
机器学习：11-感知机
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运行环境：AIStudio 3.0
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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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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/d6fc0818-ae1c-4408-a0af-4cd73ffddfd6](https://bigquant.com/codeshare/d6fc0818-ae1c-4408-a0af-4c
更新时间：2024-04-25 07:40
机器学习：10-朴素贝叶斯
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运行环境：AIStudio 3.0
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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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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/86ef92ba-f91f-46fa-a6d3-d7b2207e741b](https://bigquant.com/codeshare/86ef92ba-f91f-46fa-a6d3-d7
更新时间：2024-04-25 07:40
机器学习：9-KNN
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运行环境：AIStudio 3.0
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机器学习：KNN算法
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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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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/4fbd0eb2-8eec-4d43-b9bb-5aa4596d847a](https://bigquant.com/codeshare/4fbd0eb2-8e
更新时间：2024-04-25 07:40
机器学习：6-索套回归
- 运行环境：AIStudio 3.0.0
- 机器学习：索套回归
- 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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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/7e2cc9bf-0dea-4201-8b94-ad465750eec8](https://bigquant.com/codeshare/7e2cc9bf-0de
更新时间：2024-04-25 07:40
机器学习：5-岭回归
- 运行环境：AIStudio 3.0.0
- 机器学习：岭回归策略
- 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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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/af49fa20-ce4a-4f8f-b88c-d413035fe309](https://bigquant.com/codeshare/af49fa20-ce4a
更新时间：2024-04-25 07:40
低频因子构建：Alpha191因子构建（10）
更新时间：2024-04-25 07:34
低频因子构建：Alpha191因子构建（9）
更新时间：2024-04-25 07:34
低频因子构建：Alpha191因子构建（8）
更新时间：2024-04-25 07:34
低频因子构建：Alpha191因子构建（7）
更新时间：2024-04-25 07:33
低频因子构建：Alpha191因子构建（6）
更新时间：2024-04-25 07:33
低频因子构建：Alpha191因子构建（5）
更新时间：2024-04-25 07:33
低频因子构建：Alpha191因子构建（3）
更新时间：2024-04-25 07:33
低频因子构建：Alpha191因子构建（2）
更新时间：2024-04-25 07:33
低频因子构建：Alpha191因子构建（1）
更新时间：2024-04-25 07:33
单因子策略：尾盘前5分钟的趋势强度
单因子策略：尾盘前5分钟的趋势强度
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策略源码：
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https://bigquant.com/codeshare/e51545ca-a096-423c-a21c-6348c7911e87
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更新时间：2024-04-25 07:28
单因子策略：60日收盘均价比今日收盘价
单因子策略-60日收盘价均价比今日收盘价
回测图：
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策略源码：
https://bigquant.com/codeshare/0039ff8f-7d74-41a7-a97b-9a0586ada8a5
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更新时间：2024-04-25 07:28
单因子策略：涨跌幅方差
单因子策略：涨跌幅方差
回测图：
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策略源码：
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https://bigquant.com/codeshare/907066dc-087f-4468-bc9c-9c8e11aa433c
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更新时间：2024-04-25 07:27
指数研究：反转策略
/wiki/static/upload/15/155c3445-595b-4419-98f2-fb8ba6636edf.mp4
回测图：
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策略源码：
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[https://bigquant.com/codeshare/16
更新时间：2024-04-25 07:23
单因子策略：60日收盘价均价比今日收盘价
回测图：
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策略源码：
声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆策略选择最新开发环境）
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[https://bigquant.com/codeshare/a06436dd-b05a-4eb4-808b-819068fcc500](https://bigquant.com/codeshare/a06436dd-b05a-4eb4-808b-819068fcc50
更新时间：2024-04-25 07:22