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

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新版模版策略：

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新版数据平

BigStudio 简介

新功能的认识是循序渐进的，该部分简单介绍BigStudio，让大家对其有初步印象。

BigQuant新上线的 BigStudio 可视化策略开发功能，能够帮助大家更快速更简单地开发机器学习、深度学习试验，快速实现试验迭代。

BigStudio 提供了所见即所得的策略开发环境，集合了众多模块，包括数据输入、输出、数据变换、模型训练、预测和量化交易等。你只需要拖动数据和模块，连连线，配置参数，就可以开发AI策略，从而将更多的创造力放在自己擅长的地方。因为提供的是可视化研究界面，因此通过BigStudio开发的AI策略被称为可视化AI策略。

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1. 前馈神经网络（DNN）

一般来说，深度学习和神经网络是同一个概念

1.1 感知机（Perceptron）

在之前的分享中，我们介绍过一个线性分类器，叫做感知机（Perceptron），并且介绍过它是神经网络的基本单元

感知机的运算公式是：

• 假设我们有F个特征，每个特征一个参数，特征X这个时候也可以叫做输入
• 我们先给特征和参数来一个线性组合：Z = theta0 + theta1 X1 + theta2 X2 + …… + thetaF XF
• 之后把线性组合套在一个激活函数中，Y = f(Z)，最终的结果Y我们叫做输出，输出其实并不局限于二分类，多分类和回归

首先解释一下标题： CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）, 在图像处理方面有出色表现，不是被川普怒怼的那个新闻网站； 股票涨跌：大家都懂的，呵呵； 股票图片：既然使用CNN，那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好了。当然，本文中使用的图片并不是在看盘软件上一张一张截下来的，而是利用OHLC数据“画”出来的； 尝试：这个词委婉一点说就是“一个很好的想法^_^"，比较直白的说法是“没啥效果T_T”。

进入正题： 首先是画出图片。本文目前是仿照柱线图画的。 ![{w:100}](/wi

如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。

请问一下站内大佬，有人知道吗？如何做出同花顺alphahua那种《k线训练营》的ai智能k线决策吗？

问题

https://bigquant.com/experimentshare/3aff241f03194816912c850f1f118ab6

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问题

深度学习选股策略需要更大的资源吗？

https://bigquant.com/experimentshare/1c9b4b73bd534982bc6beb2e8c07d0f1

解答

跑DEEPALPHA模块建议升级开发环境到C2甚至C3档。

看你用的标准化模块比较老了，还剩V8， 你可以换成最新的模块，从左侧模块区拖一个就行，最新的标准化模块性能有很大提升

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

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https://bigquant.com/experimentshare/75aff243f241447da1d1994ed9d29c44

如何实现分类任务啊，怎么在原有策略上修改

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《如何固化深度学习、随机森林和StockRanker模型|模型固化》https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-senlin-moxing-fT26iI6EAI中的StockRanker模型的固化形成了model_stockranker.csv，为了了解model_stockranker.csv的内容，想打开model_stockranker.csv文件，不过，用ss=pd.read_csv('model_stockranker.csv')，print(ss)显示乱码，如何解决，谢谢？

[https://bigquant.com/experimentsh

根据官网深度学习特征裁剪值如何设置？的原代码（https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-tezheng-EuCMiohTql），运行报错<ValueError: optimizer function should't be none.>请问什么原因？如何解决？

https://bigquant.com/experimentshare/175b607bae904740a1034e7ba1b29c4e

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说是有：

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

根据【模板策略】LSTM+CNN深度学习预测股价案例没有成交？

https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-gujia-4teFqoC7MV

或

https://bigquant.com/community/t/topic/194980

https://bigquant.com/experimentshare/52d3c0772a2d4ef9bb5950c7c6646170

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最好更细粒度的， 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

222

擂台赛背景

12月7日，BigQuant发布年度重磅报告（https://bigquant.com/wiki/doc/niandu-zhongbang-bao-DeepAlphaCNN-juanji-shenjingwangluo-qXe3iEgfRI），发布了Deep Alpha-CNN模型，该模型采用7层一维卷积神经网络，并引入残差，降低模型复杂度，防止梯度爆炸/消失，达到更好收敛。

研究结论要点：

1、7层的卷积神经网络表现好于2层，能够学习到更多的市场特征。

2、研究发现当kernel size、batch size、feature map等参数越小，模型表现

• BigQuant使用案例
• 最佳使用方式

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问题

这个模型克隆后无法运行，和视频讲解也不太一样，能给个完整版本供学习吗？谢谢

https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-qihuo-shili-wXlpMm48hG

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-55d0e540611d> in <module> 245 ) 246 --> 247 m20 = M.cached.v3( 248 input_1=m24.data, 249

摘要

量化择时交易策略

深度学习量化交易策略是从海量历史数据中利用统计原理通过数据挖掘和逻辑验证的方式发掘出超额收益来源。相比于传统的线性模型，深度学习模型的表示能力更强，能够学习的特征更多。本文以卷积神经网络为例，介绍深度学习模型在量化择时模型中的应用。

卷积神经网络感受野更宽，非线性表达能力更强，在收益率分类的场景下表现突出

卷积神经网络是一种常用的机器学习模型，相比于传统的全连接神经网络，卷积神经网络通过卷积层和池化层的结构,使得输出的感受野更宽，同时卷积核的权值是共享的，从而有效减少参数数量,卷积神经网络通过卷积层、池化层、全连接层不同块的组合结构设计，使

Generative Adversarial Networks for Financial Trading Strategies Fine-tuning and Combination

作者：Adriano Koshiyama, et al.

出处：Quantitative Finance, 2020-09-01

摘要

系统交易策略是分配资产以优化特定绩效的算法程序。为了在竞争激烈的环境中获得优势，分析师需要适当地微调策略，或者发掘如何通过创造新的alpha以组合弱信号。已经有多种方法对微调和组合这两个方面进行了广泛研究，但是新兴技术，例如生成对抗网络，也会对这些方面产生