数据分析
在金融领域，数据分析是一项至关重要的能力，它利用先进的统计技术和复杂的算法，对大量的、多样化的金融数据进行深度挖掘和精准解读。这种分析不仅涵盖了历史数据回溯，以洞察过去的市场动态和资产表现，更包括对未来市场趋势的预测。通过数据分析，金融机构能够更准确地评估风险、制定投资策略、优化产品定价，并实现客户关系管理的个性化。在数字化时代，数据分析已成为金融决策的核心，为从业者提供了在不确定性中寻求确定性的强大工具。
82nd Meetup
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, 进行滚动求和m_sum(p, 20)>=3; 选出求和结果大于等于3的票.
[选择历史涨停票进行交易](https://bigquant.com/codesharev3/88e21207-a3b1-46b7-9f18-0d93f411b0d1)\n\n**问题2：请老师仔细讲解一下“
更新时间：2024-11-22 01:56
【平台使用】迁移特征到3.0版的改动是否正确？
请大神帮忙看看迁移特征是否对
因为要将原代码迁移到3.0平台，但对平台本来就不熟悉，整理了特征的迁移部分，请大神帮忙看看是否改对了，谢谢
| ai studio1.0平台原特征 | ai studio3.0新特征 |
|---|---|
| rank_return_0 | c_pct_rank(daily_return) |
| rank_return_1 | c_pct_rank(m_lag(daily_return, 1)) |
| group_rank(industry_sw_level2_0,return_1) | group_rank(sw2021_l |
更新时间：2024-11-18 02:10
【代码报错】KeyError: 'buy_signal'
我按照模板写的 单独调用一个vip因子进行测试
import dai
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import warnings
from datetime import datetime, timedelta
from bigmodule import M
from bigtrader.finance.commission import PerOrder
## 设置开始和结束时间
sd = '2020-01-01'
ed = datetime.now().date().strftime更新时间：2024-11-18 02:08
【平台使用】运行无回测结果
更新时间：2024-11-11 10:43
【代码报错】高频数据自建因子策略SQL输出为空数据
基于高频数据自建因子构建策略 sql 输出为空数据
import dai
sql = """
SELECT
wq_test_1016_.factor as factor,
ln(cn_stock_prefactors.total_market_cap) as marcket_cap,
cn_stock_prefactors.sw2021_level1 as sw2021_level1,
m_avg(c_neutralize(factor,sw2021_level1,marcket_cap),10) as score,
dat更新时间：2024-10-21 02:15
【平台使用】如何将DAI查询的数据导出为XLS表格？
老师，请问DAI查询出来的数据表太大，如何单独形成一个XLS表格，方便自己进行分析，谢谢
import dai
df = dai.query("""
SELECT
date, instrument,
IF(price_limit_status = 3,1,0) AS _zt,
If(m_sum(_zt,10) = 1,1,0) AS _firstzt,
open/m_lead(close,-1)-1 AS _jump,
If(_jump > 0.04,1,0) AS _jumphigh,
close/ope更新时间：2024-10-10 09:49
【代码报错】KeyError: "DataFrame does not contain 'open' column"Output is truncated
KeyError: "DataFrame does not contain 'open' column"Output is truncated. View as a open in a text editor. Adjust cell output settings...
https://bigquant.com/codesharev3/fe4fb116-9952-42a2-aad4-91738ebaa77c
\
更新时间：2024-10-10 07:10
【平台使用】历史市盈率数据结果差异大的原因
数据怎么会差别很大
这是我在乐咕乐股 上显示的医药行业的历史市盈率
这是我用代码实现的历史市盈率，怎么会有这么大的差别，时间都是2019年9月到现在的数据。
代码如下
import dai
# import numpy as np 没有使用到更新时间：2024-10-10 02:09
【代码报错】SQL函数抽取数据有误
关于SQL 函数抽取数据有误的问题。
代码
import dai
import pandas as pd
sql = f"""
select date , instrument ,sw2021_level2 , m_avg(turn,40) as turn_40avg , m_nanstd(daily_return,40) as volatility_40 , m_regr_slope(daily_return,return_000001SH,40) as bate_40
from cn_stock_prefactors
where st_status更新时间：2024-10-10 01:48
【代码报错】如何优化代码运行速度？
怎么提升速度？
import dai
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_rows', None)
sd = '2023-12-01'
ed = '2024-01-02'
data_com = dai.query("SELECT date, instrument, industry_level1_code, industry_level1_name FROM cn_stock_industry_comp更新时间：2024-10-09 10:20
为何用ai训练同一历史时刻，回测结果却不理想。
我始终以为，历史会重演，时势造英雄，于是：
1、我用上证指数（000001.SH）和纳斯达克ETF（513100.SH）创建了一个时光机：
https://bigquant.com/codesharev3/01195700-2d18-411f-a4db-cd93b39f6f31
**2、然后以此为中心，在其一年时间内（2019-08-28/2020-08-28），分别用stockranker和Xgboot进行训练，并对过去半
更新时间：2024-08-19 03:21
bqrziiy4 作业提交
import pandas as pd
import numpy as np
import dai
sql = """
SELECT date, instrument,
m_avg(turn, 20) as avg_turn_20,
m_lead(close, 5) / close -1 AS future_return_5,
FROM cn_stock_prefactors
WHERE date >='2024-01-01' AND date <='2024-07-08'
ORDER BY date, instrument
"""
df更新时间：2024-07-30 02:57
因子构建源码（MFI资金流向、OBV能量潮、PVT量价趋势、SOBV能量潮）
MFI资金流向指标
计算方式：
- 典型价格（TP）=当日最高价、最低价与收盘价的算术平均值；货币流量（MF）=典型价格（TP）*当日成交量；
- 如果当日MF＞昨日MF，则将当日的MF值视为正货币流量（PMF），将N日内的正货币流量加总代入公式5；
- 如果当日MF＜昨日MF，则将当日的MF值视为负货币流量（NMF），将N日内的负货币流量加总代入公式5；MFI = 100 -［100/(1＋PMF/NMF)］
\
OBV能量潮
计算方式：
- 从上市第一天起，逐日累计每日上市股票总成交量若当日收盘价高于前一日收盘价，则当日OBV为前OBV加上本
更新时间：2024-06-28 08:25
高阶技巧-如何计算过去N日指标1最大值当天指标2的值
简介
以计算过去20日最高价当天的成交量为例，介绍如何计算这种场景的需求。
主要函数介绍
m_imax()
这里我们将使用到DAI的SQL函数m_imax，该函数可以帮助我们获得过去某个时间段的最大值的窗口索引。
例如，通过m_imax(open, 5) AS re_index来看看这个函数的使用效果，该语句获取了过去5天内最高的开盘价的索引，我们以‘000002.SZ’为例，查看该语句提取的数据。
更新时间：2024-06-12 10:52
Pandas基础操作技能get! 强烈推荐！
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
下列代码在读取数据时，使用最新dai.query接口即可。
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策略案例
[https://bigquant.com/codesharev2/5509a634-c207-4eaf-a6f2-a73d15fada39](https://bigqua
更新时间：2024-06-12 07:41
Pandas库之数据处理与规整
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
下列代码在读取数据时，使用最新dai.query接口即可。
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导语
本文继续讲解Pandas库在数据分析和处理上的一些应用。
[https://bigquant.com/codesharev2/5a39d584-7b74-4d00-832f-
更新时间：2024-06-12 02:36
【历史文档】高阶技巧-获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务
简介
bigqunat强大的人工智能分析平台，提供了多元化的数据，方便的数据回测等，今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务。
编写策略
1.点击编写策略
2.点击新建立空白代码策略，我们命名为市场统计（点击回车键即可创建） \n 等具体代码的编写。
\
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1nT4y1q7Ut/
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/224aa4076333436ea5a570694376631a](https://bigquant.com/experimentshare/224aa40763334
更新时间：2024-06-07 10:55
如何用收盘前10分钟或5分钟的数据代替收盘价以便买入
更新时间：2024-06-07 10:55
华泰研报: XGboost实现有序回归
更新时间：2024-06-07 10:55
小市值策略
更新时间：2024-06-07 10:55
如何利用stockranker开发做空策略？
问题
我试过用stockrank来标注做空股票和期货，（默认参数，回测做空的代码都写好）标注上加-，如-shift(close,-2)/shift(open,-1)或-shift(open,-1)/shift(open,-2)，随机生成几百甚至上千的策略回测所取得的效果普遍没有做多好，大多数情况甚至连正收益都达不到，而做多好多都轻松取得正收益，是算法的特性还是有其他窍门？
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y1E7KJ
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策略源
更新时间：2024-06-07 10:55